À propos de Allwyn
Data Scientist et Ingénieur IA/Data avec plus de 6 ans d’expérience de bout en bout, de la recherche à la
mise en production de systèmes ML/DL. Conception et déploiement d’algorithmes d’imagerie médicale (CE
& FDA) dans plus de 500 centres de santé. Compétences en deep learning, MLOps, data engineering et
outils GenAI/LLM.
En recherche de postes à fort impact alliant recherche et déploiement.
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Vincennes (jusqu’à 15 km), Paris (jusqu’à 15 km)
Expériences
- AZmedAI Engineer / AI ScientistSECTEUR MÉDICALfévrier 2019 - février 2025 (6 ans)Paris, France
- Startup d’imagerie médicale par IA – 1er employé, de 0 à 500+ centres de santé en production et 50+ collaborateurs.
- Pilotage du développement de l’algorithme Trauma (détection de fractures, luxations, épanchements sur toute partie du corps) et de l’algorithme Thorax (consolidation, épanchement pleural, cardiomégalie, pneumothorax, nodules pulmonaires) – certifiés CE & FDA.
- Recherche appliquée en détection d’objets, adaptation/généralisation de domaine, apprentissage continu avec LoRA, apprentissage auto/semi/faiblement supervisé et augmentation de données via GANs et modèles de diffusion.
- Mise en place du pipeline ML de production avec AWS SageMaker, ONNX et TensorRT pour une inférence à faible latence ; mise en œuvre de DVC et Python Dataclasses pour la validation des données.
- Référent transverse : liaison entre l’équipe IA, Dev et Ops ; contribution au recrutement et à l’intégration ; formation IA pour les équipes Business et Support Client.
- Mind7Stage Data ScientistCONSEIL & AUDITavril 2018 - août 2018 (5 mois)Paris, France
- Travail sur les NLP et NLG pour la création de l'Assistant personnel Myrtea.
- Développement et simulation d'un chatbot utilisant les modèles LSTM seq2seq (Phase 1 de l'assistant Myrtea).
- Développement d'un projet de détection de fraude pour un client majeur - Contrat obtenu pour la création d'une version bêta d'un logiciel de détection de fraude.
- Traitement de données (nettoyage et pré-traitement) en utilisant des techniques de sous-échantillonnage sur un ensemble de données de fraude.
- Conception et tests de différents modèles de Machine Learning et de Deep Learning - régression logistique, techniques d'ensemble et de boosting et auto-encodeurs - sur l'ensemble de données de fraude pré-traitées.
- Exploration de données pour un client majeur d'une ONG.
- Fraunhofer ISEAssistant scientifiqueENERGIEavril 2016 - avril 2017 (1 an)Fribourg-en-Brisgau, Allemagne- Travail sur un projet de dessalement renouvelable au Cap-Vert dans le cadre de SIDS lighthouse initiative d'IRENA.- Étude du climat, de la géographie et des infrastructures énergétiques et hydrauliques du Cap-Vert, et recherche de systèmes de dessalement renouvelables comparant leur coût et leur efficacité aux méthodes conventionnelles..- Conception et développement d'un outil Excel pour analyser la consommation d'eau dans les usines de CSP.- Travail sur les SEO pour développer le contenu du site web en utilisant des outils tels que Ahrefs et Google Analytics.
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Formations
- Master in Machine Learning and Data MiningUniversité de Lyon2019- Deep Learning - Machine Learning - Data Mining
- Masters of Science in Management and Engineering of EnvironmentRoyal institute KTH2016- Management - Energy - Environment