À propos de Martin
Data scientist, spécialisé en computer vision.
J’ai travaillé sur des systèmes de capteurs intelligents appliqués à la santé, avec le développement d’algorithmes de détection de chutes, l’optimisation de modèles d’IA pour l’embarqué, ainsi que la création d’applications web et mobiles pour le suivi en temps réel. Mon parcours de recherche au CNRS s’est concentré sur l’analyse de signaux EEG, l’apprentissage automatique pour la détection de l’épilepsie et la modélisation de réseaux de neurones à spikes. J’ai également une expérience de développeur freelance en implémentation d’algorithmes de vision par ordinateur et en création d’applications interactives.
Ma boîte à outils inclut Python, PyTorch, les technologies web (React Native, JavaScript), Docker, SQL, Git, et plus encore. J’aime concevoir des algorithmes efficaces, transformer des données brutes en informations exploitables, et construire des systèmes fiables allant du matériel jusqu’au cloud.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Toulouse (jusqu’à 15 km)
Expériences
- wiiCareEdge AI EngineerINTERNET DES OBJETSoctobre 2020 - décembre 2024 (4 ans et 2 mois)Toulouse, FranceDéveloppement d’une solution basée sur des capteurs intelligents pour la détection des chutes et le suivi du comportement de personnes dépendantes. Conception d’algorithmes de détection, optimisation de modèles d’IA pour systèmes embarqués, gestion et monitoring de capteurs, ainsi que création d’applications web et mobile pour le suivi en temps réel. Participation également au design et aux tests hardware.
- Conception et implémentation d’algorithmes de détection de chute
- Optimisation de modèles d’IA pour l’embarqué
- Gestion, monitoring et intégration de capteurs intelligents
- Développement d’applications web et mobile pour le suivi des alertes et capteurs
- Conception et tests hardware
- CNRS - CerCo UMR5549 , CHU Toulouse, Université Toulouse IIIIngénieur de RechercheSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSoctobre 2014 - janvier 2019 (4 ans et 4 mois)Toulouse, FranceTravaux de recherche au sein de l’équipe Mémoire et Apprentissage des Objets et des Scènes. Analyse et traitement de signaux EEG dans le cadre de projets sur l’épilepsie et la mémoire. Développement d’outils de classification automatique et d’interfaces de visualisation, modélisation de réseaux de neurones à spikes et exploration de mécanismes d’apprentissage non supervisé (STDP).Projet EpiFaR :* Analyse et traitement de données iEEG
- Détection automatique de Fast-Ripples
- Développement d'une interface de visualisation du signal
- Optimisation des conditions d'enregistrement afin de réduire le niveau de bruit
- Classification de signaux EEG, Multi-Variate Pattern Analysis
- Spike Sorting
Projet M4 : Memory Mechanisms in Man and Machine :- Modélisation de réseaux de neurones à spikes
- Apprentissage non supervisé via STDP (Spike Timing Dependent Plasticity)
- Développement d'un modéle de cochlée pour la conversion de signal audio en spike
- Orange Labs, RennesStage de fin d'étudesTRANSPORTSfévrier 2013 - juillet 2019 (6 ans et 6 mois)Conception d’un classifieur parole/bruit utilisé pour l’estimation de la DSP du bruit, intégré ensuite dans un logiciel de VoIP pour la réduction du bruit
Avis
Xavier
wiiCare
Avis laissé le 02.11.2020
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Formations
- Ingénieur Traitement du SignalGrenoble INP, Phelma2013Fillière Signal and Image Processing, Communication Systems and Multimedia (SICOM)