À propos de Ioglas
Je vous aide à transformer vos données en résultats concrets.
🎯 Ingénieur en double diplôme (USP – Brésil, meilleure université d’Amérique latine & Centrale Lille – France), spécialisé en Data Science, Machine Learning et systèmes intelligents.
✔ Pré-traitement et nettoyage de données (ex. prédiction énergétique, conformité aux normes officielles).
✔ Développement de modèles de Machine Learning & Deep Learning (CNN, GAN) pour la classification et la génération d’images.
✔ Optimisation énergétique par contrôle prédictif (Smart Grid & batteries).
✔ Visualisations claires et automatisations fiables pour soutenir la prise de décision.
Mon objectif : livrer rapidement des solutions robustes, adaptées et prêtes à l’emploi pour vos projets Data & IA.
Que vous soyez une startup ou une grande entreprise, je mets mon expertise au service de vos enjeux.
Portugais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle complète
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Lille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Centrale LilleAssistant d’enseignement – Algorithmique avancée et programmation en CEDUCATION & E-LEARNINGseptembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)Villeneuve-d'Ascq, France
- Encadrement des étudiants sur la programmation en C : pointeurs, allocation dynamique et structures de données (piles, files, arbres, graphes).
- Organisation de séances de soutien : exercices, examens passés, projets sous Linux.
- Développement des compétences en programmation bas-niveau et en résolution efficace de problèmes.
- Centrale LilleStagiaire en Prétraitement des Données & Machine LearningENERGIEnovembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)Villeneuve-d'Ascq, France
- Nettoyage et préparation de grands jeux de données pour la prédiction de performance énergétique.
- Gestion avancée des valeurs manquantes (imputation, suppression conditionnelle), détection et traitement des outliers, sélection pertinente des variables.
- Création de visualisations claires et exploitables (heatmaps, matrices de corrélation, graphiques dynamiques) afin d’identifier les relations clés entre variables et orienter la prise de décision stratégique.
- Mise en place d’un pipeline de préparation des données garantissant la reproductibilité et la qualité des analyses prédictives.
- Centrale LilleIngénieur Deep Learning (CNN & GAN pour images)HIGH TECHavril 2025 - juillet 2025 (3 mois)Villeneuve-d'Ascq, France
- Développement de réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour la classification d’images, incluant la préparation des datasets (normalisation, augmentation) et la mise en place de pipelines d’entraînement robustes.
- Implémentation de GANs pour la génération d’images synthétiques réalistes, avec réglage fin des hyperparamètres afin d’améliorer la qualité et la diversité des données générées.
- Optimisation des modèles (réduction du surapprentissage, régularisation, tuning des architectures) et évaluation rigoureuse des performances via matrices de confusion, courbes ROC et indicateurs de précision/rappel.
- Documentation des résultats et comparaison avec des approches de référence pour valider la pertinence des modèles.
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Formations
- Ingénieur généraliste - double diplômeÉcole Centrale de Lille – France2025Parcours d’ingénieur orienté vers l’analyse de données, l’intelligence artificielle et les réseaux énergétiques intelligents.
- Ingénieur électricienUniversidade de São Paulo (USP) - Brésil2025Formation d’excellence en génie électrique avec emphase en automatisation, contrôle et analyse de données. Bourse de mérite académique. Projets en robotique, programmation C et systèmes d’énergie.