Description

Vous êtes une startup ou scale-up MedTech ? Vous devez développer un algorithme d'IA (DM-IA) robuste ET le rendre conforme aux exigences réglementaires (FDA, Marquage CE) ?

En tant qu'Ingénieur IA (PhD) spécialisé en Computer Vision, je vous aide à accélérer votre time-to-market en sécurisant l'ensemble de votre pipeline, de la R&D à l'industrialisation.

Mon expertise couvre l'intégralité du pipeline, de l'algorithme à la production en environnement réglementé :

• Conception et entraînement de modèles SOTA de deep learning (segmentation 3D, classification) pour l'analyse d'images médicales (IRM, scanner, etc.)

• Industrialisation et déploiement de modèles scalables sur le Cloud (AWS Sagemaker, Docker)

• Validation & Robustesse des algorithmes sur données hétérogènes (multi-vendeurs) pour garantir leur fiabilité

• Rédaction de la documentation technique (revues de conception, analyse de risques) pour la conformité FDA et ISO 13485.

Habitué à mener des roadmaps techniques et à collaborer étroitement avec les experts cliniciens, je vous aiderai à transformer vos défis R&D en solutions robustes, conformes et prêtes pour le marché.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

AREAS
Lead AI Research Engineer
juin 2022 - Aujourd'hui (4 ans)
Grenoble, France
• Drove the AI strategy for 3D knee reconstruction, reducing segmentation time from 1 week (manual) to 30 seconds (automatic)
• Developed and deployed SOTA 3D segmentation models (U-Net-R), achieving Dice > 0.95
• Ensured model robustness by val idating performance on heterogeneous, multi-vendor US data (GE, SIEMENS), supporting the FDA submission process
• Pi loted regulatory compl iance documentation (design reviews, risk analysis) for FDA submission (target Q1 2026)
• Managed the ful ll ifecycle of the medical imaging database (83 quali fied 3D MRIs from a 1,000-patient cohort), coordinating annotation workflows with clinicians
Deep Learning Medical Imaging MLOps Vision par ordinateur / Traitement d'images Regulatory Compliance
Université Gustave Eiffel
PhD Researcher in Computer Vision
octobre 2018 - février 2022 (3 ans et 4 mois)
Champs-sur-Marne, France
• Designed SOTA algorithms for glaucoma screening, achie ving ROC > 0.97 on test benchmarks, matching state-of-the-art performance
• Optimized and deployed lightweight AI models (90% size reduction) on mobi le platforms for accessible screening in low-resource environments
• Led collaboration with ophthalmologists (Institut de la Vision), integrating clinical feedback dire ctly into dataset design and model val idation
Vision par ordinateur / Traitement d'images Medical Imaging Deep Learning Publication scientifique

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Ph.D. in
Université Gustave Eiffel
Ph.D. in
Diploma in Artificial Intelligence in Healthcare
Université de Paris
Diploma in Artificial Intelligence in Healthcare