Chercheur en Automatisation Avancée (Thèse CIFRE)
2021 - 2024
Université Grenoble Alpes, en collaboration avec CEA Marcoule (France)
Rapports de soutenance: Acéder.
Analysé, conçu, implémenté et validé expérimentalement des stratégies de contrôle avancées pour le traitement des combustibles nucléaires usés.
Planifié une campagne expérimentale de 100 heures, en horaires 3*8, avec une équipe de 6 personnes.
Développé une application (utilisant Python, Qt, et SQLite3) pour implémenter des algorithmes de contrôle, permettre la visualisation en temps réel et le post-traitement des données de simulation et expérimentales.
Coordonné les activités de recherche entre les laboratoires universitaires et industriels.
Ingénieur Introduction de Nouveaux Produits
2020 - 2021
Techtronics Industries Manufacturing (TTI Group, Vietnam)
Coordonné avec d’autres équipes pour le développement et la résolution de problèmes des produits, depuis le démarrage du projet jusqu’à la production de masse.
Préparé les documents techniques requis pour le développement des produits.
Doctorat en Automatisation Avancée
2021 - 2024
Université Grenoble Alpes, en collaboration avec CEA Marcoule
Diplôme d’Ingénieur en Mécatronique (Automatique)
2015 - 2020
Programme de Formation d’Ingénieurs d’Excellence du Vietnam – Institute Polytechnique d’HCM-Ville et Grenoble INP (UGA)
Ce programme de 268 crédits est accrédité par la Commission des Titres d’Ingénieur (CTI, France) et est désigné comme un programme de Master en ingénierie européen (EUR-ACE Master) accrédité par le Réseau Européen d’Accréditation en Éducation d’Ingénierie (ENAEE).
Moyenne Générale : 8,53/10 (Major de ma promotion).
Stage : Labo. de Contrôle et d’Automatisation (2017-2020).
Projet de fin d’études : Conception d’un système automatisé de vissage d’écrous de vélo.
Domaines d’Expertise
Analyses de données et Modélisation
Statistiques et Machine learning
Automatique et Traitement du Signal
Simulation et Optimisation
Systèmes Embarqués et en Temps Réel
Programmation
Frameworks
Industrial communication
PLC (Simens S7-1200)
STM32, Raspberry Pi
OPC-UA
Modbus
TCP/IP
Office
Latex
Microsoft Office Suite
Anglais: Avancé
Francais: Courant
Vietnamienne: Langue maternelle
Plateforme modulaire et évolutive pour le développement, la simulation et le déploiement de méthodes de contrôle avancées, avec un focus sur le contrôle prédictif.
Supporte l’acquisition, le traitement, la visualisation des données et la génération de rapports pour optimiser le développement et la supervision des systèmes de contrôle.
Intègre des techniques de machine learning pour améliorer les stratégies de contrôle avec des capacités adaptatives, tolérantes aux pannes et diagnostiques.
Book Chapter
[1] D.-T. Vo, I. Prodan, L. Lefèvre, V. Vanel, S. Costenoble, and B. Dinh, PSO-based Adaptive NMPC for Uranium Extraction-Scrubbing Operation in Spent Nuclear Fuel Treatment Process, in Proceedings of the 20th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, 2024.
Conference
[2] D.-T. Vo, I. Prodan, L. Lefèvre, V. Vanel, S. Costenoble, and B. Dinh, Nonlinear Model Predictive Control for Uranium Extraction-Scrubbing Operation in Spent Nuclear Fuel Treatment Process, in Proceedings of the 20th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, 2023. doi: 10.5220/0012180700003543. (Best Student Paper Award).
[3] D.-T. Vo, I. Prodan, L. Lefèvre, V. Vanel, S. Costenoble, and B. Dinh, ANN-based Adaptive NMPC for Uranium Extraction-Scrubbing Operation in Spent Nuclear Fuel Treatment Process, in Proceedings of the 8th IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA), 2024.
Prix du Meilleur Article Étudiant
2023
A la 20ème Conférence Internationale sur l’Informatique en Contrôle, Automatisation et Robotique, Rome, Italie.
Top 30 – Prix National pour les Étudiants d’Excellence
2021
Bourse Odon Valet
2020
Bourse de la Corporation NIDEC-TOSOK
2019
Prix Nationale de Modélisation et Simulation
2018 et 2019
Mission Sunflower – Ingénierie et Technologie
2018
Acquis des connaissances générales sur la plateforme de développement IGNITION 8.1.
Formation donnée par Inductive University
Méthodes, outils, stratégies, principes et lignes directrices en ingénierie logicielle.
Modèles de développement logiciel tels que Waterfall, Itératif, Incrémental, Spiral, V-Model, Agile, etc.
Meilleures pratiques de l’industrie en ingénierie logicielle.
Acquis une expérience pratique des outils et flux de travail avancés en analyse de données, y compris Python, R et Tableau.
Maîtrisé l’analyse exploratoire, les statistiques, la régression, la modélisation des données et les bases du machine learning.
Acquis une expérience pratique des outils essentiels d’analyse de données : tableurs, SQL, R et Python.
Réalisé la création et la présentation des résultats analytiques via tableaux de bord, présentations et plateformes de visualisation.
Développé la capacité à communiquer efficacement les recommandations basées sur les données aux parties prenantes.
Maîtrisé la planification, la documentation et la gestion de projets.
Acquis des connaissances de base des pratiques Agile et Scrum.
Développé des compétences en résolution de problèmes, communication et gestion des parties prenantes.
Réalisé une application pratique des stratégies de gestion de projets.
Conçu et entraîné des réseaux neuronaux profonds, avec optimisation des paramètres clés pour diverses applications.
Appliqué les meilleures pratiques d’entraînement, d’analyse de variance et d’optimisation avec TensorFlow.
Conçu, entraîné et déployé des CNN et RNN pour diverses tâches.
Application de techniques de deep learning pour les prévisions de séries temporelles.
Développé des compétences en création, entraînement et évaluation de modèles en tant que TensorFlow Developer.
Acquis les meilleures pratiques pour écrire du code propre, maintenable et bien documenté : tests, linting, formatage et vérification des types.
Développé une expertise dans la publication de packages Python prêts pour la production avec gestion des versions, pipelines CI/CD, GitHub Actions et PyPI.
Mis en œuvre de stratégies de résolution de problèmes pour des défis réels.
Utilisation de Git et GitHub pour le contrôle de version.
