Description

Ingénieur CentraleSupélec, j'ai développé une expertise en Machine Learning appliquée à des problèmes d'ingénierie, notamment en aéronautique et autres transports.

Je m'appuie sur près de 2 ans d'expérience en grandes entreprises (Stellantis, CNES, MBDA), sur des missions freelances ainsi que des projets personnels dont 4 ont été récompensés par des premiers prix lors de concours.

Au delà de l'intelligence Artificielle, les compétences plus classiques que j'ai développé dans ma formation (calcul numérique, optimisation, automatique...) me semblent indispensable pour comprendre un problème dans son ensemble et identifier où le machine learning peut réellement apporter une plus-value, souvent au travers d'une solution hybride "algorithmes classiques + ML".

Des expériences complémentaires en développement web et mobile me permettent d'être polyvalent et de pouvoir gérer le déploiement d'une solution de A à Z.

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), Toulouse (jusqu’à 20 km), Bordeaux (jusqu’à 20 km)

MBDA
Reinforcement learning - Future Systems
DÉFENSE & ARMÉE
mai 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 1 mois)
Paris, France
Development of reinforcement learning algorithms for collaborative path planning. Focus on improving the interpretability, adaptability and generalisation capacity of the algorithms.
Reinforcement Learning Machine learning
STELLANTIS
Machine learning for ADAS
AUTOMOBILE
mars 2021 - août 2021 (5 mois)
Development of innovative machine learning algorithms to optimize lighting with matrix LED projectors. A patent is being filed.
Machine learning
CNES
System Engineer internship
AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
septembre 2020 - février 2021 (5 mois)
Toulouse, France
Interface between 7 satellite payloads, definition of requirements, thermal and energy studies on a 3U CubeSat. Validation of phase A (feasibility). Catia, Systema Thermica
Gestion de projet