CV créé le :
24/02/2021
CV modifié le :
28/06/2022
Dernière connexion :
28/06/2022
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Paris (75000)
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Ingénieur en Intelligence Artificielle
Référence : 818107
Expériences Professionnelles
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déc. 2018
mai 2020
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Ingénieur d'études et développement
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Aix-en-Provence RMS-SYSMA
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- Analyse et correction d'anomalies et développement de fonctions pour les logiciels RMS-SYSMA d'acquisition de données, de traitement du signal et de classification (Changement de types de fichiers de traitement pour une optimisation d'une dizaine d'heures de calcul).
Outils: Visual Studio, C++, C#, VB, Telerik, Git.
++Chef de projets pour CEA - Cadarache :
- Recueil des spécifications techniques
- Evaluation des charges
- Conception, intégration et maintenance de logiciels de traitement du signal
et de gestion de données (Optimisation pour un gain de 24 heures sur le process)
- Rédaction de supports techniques.
Outils: Scilab, Matlab, Git.
++Mission pour Mirion Technologies, Lamanon :
- Tests et validation de l'efficacité d'un algorithme à estimer les quantités de particules radioactives aérosols.
- Rédaction de rapports.
Outils: Matlab, Git.
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mars 2017
août 2017
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Stage Ingénieur en Machine Learning et Vision par Ordinateur
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Lyon
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Etude de la faisabilité de l'analyse vidéo pour la classification de véhicules :
- Extraction de l'image de premier plan correspondant aux véhicules
et de ses descripteurs en temps réel
- Classification et prédiction de type de véhicule
Outils: Visual Studio, C++, Réseau de Neurones Artificiels, TensorFlow, OpenCV.
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juin 2016
juil. 2016
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Stage Ingénieur de recherche en traitement d'images via le Machine Learning
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Marseille
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Traitement des images IRM fonctionnelles via l'apprentissage automatique :
- Développement d'un système d'apprentissage supervisé pour classifier des images
de l'activité du cortex cérébrale.
Outils: Linux, PyCharm, Python, Support Vector Machines, Scikit-learn, TensorFlow,
Pandas, Numpy.
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janv. 2016
mai 2016
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Ingénieur Chercheur en Machine Learning
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Toulouse
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Étude de primitives temporelles pour la classification de séries d'images satellitaires :
- Développement d'une approche de classification supervisée pour la cartographie de
la couverture végétale.
Outils: Matlab, Support Vector Machines.
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Diplômes et formations
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sept. 2015
oct. 2017
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Master 2 Traitement du Signal et des Images
- BAC+5
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Université Toulouse 3 Paul Sabatier
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Compétences
C, C++, C#, Python, MATLAB, Scilab, TensorFlow, OpenCV, PyCharm, Support Vector Machines, Réseau de neurones, Scikit-learn, Pandas, Numpy, Scrum, Linux, Git, Redmine, Jupyter Notebook, Visual Studio, Telerik
Compétences linguistiques
Centres d'intérêts
Course à pied
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Important
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CV actualisé il y a plus de 6 mois, certaines informations peuvent ne pas être à jour.
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