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Marc L.ML

Marc L.

data scientist computer vision imagerie médicale

550 €/jour
Grenoble, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Marc

Docteur-ingénieur en bio ingénierie. Je bénéficie d'une solide expérience en inteligence artificielle appliquée à l'imagerie médicale acquise au cours de ma thèse puis au sein d'une entreprise spécialisée dans la medtech. J'ai eu l'occasion d'approfondir mes connaissances et d'évoluer au poste de leader technique en travaillant sur les sujets à la pointe de l'innovation technique dans son domaine d'application.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Grenoble (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Siemens Healthineers
    Medical Datascientist IA
    SECTEUR MÉDICAL
    novembre 2015 - avril 2022 (6 ans et 5 mois)
    Grenoble, France
    Conception et développement algorithmes de machine learning pour la segmentation d'images médicales IRM et CT. Analyse de données médiales pour la recherche d'indicateur a forte valeur prédictive.
    Développement d'un atlas médical.
    keras TensorFlow Scikit-learn Numpy Python sqlite C++
  • Sogeti High Tech
    Software validation engineer
    TRANSPORTS
    janvier 2015 - octobre 2015 (9 mois)
    Lyon, France
    conception et développement en langage C/C#/C++ des environnements de test pour des systèmes embarqués dans les trains. En tant que référent technique, j'interviens depuis la rédaction de la stratégie de test jusqu'à la livraison des rapports de test. Je travaille avec les équipes hardware et software ce qui me permet d'avoir une vision générale de la conception du système.
  • CREATIS
    Évaluation de la correction du mouvement respiratoire sur la détection des lésions en oncologie TEP
    SECTEUR MÉDICAL
    septembre 2011 - janvier 2015 (3 ans et 4 mois)
    Lyon, France
    Évaluation de la correction du mouvement respiratoire sur la détection des lésions en oncologie TEP
    Matlab imagerie médicale C++ Rédaction d'article Python 3 Pytest

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Formations

  • Doctorat
    Université Lyon 1
    2019
    Quantification de la perfusion myocardique en imagerie de perfusion par résonance magnétique : modèles et classification non-supervisée
  • ingénieur
    Télécom Saint-Etienne
    2010

Compétences

Catégories