Paul Dubois

En tant que responsable du cours de Deep Learning pour les étudiants en mention Vivant, Santé & Environnement (VSE) de 3e année à CentraleSupélec, j’ai conçu et dispensé un programme pédagogique complet axé sur l’intelligence artificielle appliquée aux sciences du vivant.

✅ Élaboration du programme : conception d’un parcours structuré et progressif intégrant les fondamentaux du Deep Learning, l’apprentissage supervisé/non supervisé et les réseaux neuronaux avancés.

✅ Enseignement & encadrement : formation des étudiants sur les méthodes de modélisation IA appliquées aux données biologiques et environnementales.

✅ Mise en pratique : accompagnement des élèves à travers des projets concrets, incluant l’implémentation d’algorithmes avec PyTorch.

✅ Suivi et évaluation : encadrement des travaux pratiques et évaluation des acquis via des études de cas et des mises en situation réelles.

🔹 Développement de compétences techniques avancées en IA et data science appliquée.

🔹 Autonomie et esprit analytique renforcés grâce à une approche projet & expérimentation.

🔹 Transfert de savoir-faire entre l’intelligence artificielle et les enjeux liés à la santé et l’environnement.

📌 Cette expérience m’a permis de transmettre mon expertise en Deep Learning à la nouvelle génération d’ingénieurs, en les préparant aux défis scientifiques et technologiques de demain. 🚀

En tant que responsable du cours "Refresher Mathematics" pour les étudiants en Master Data Science & Business Analytics (DSBA), j’ai conçu et animé un programme intensif destiné à renforcer leurs bases en mathématiques appliquées à la science des données et l’analyse business.

✅ Conception du programme : élaboration d’un module structuré couvrant les fondamentaux des mathématiques appliquées (algèbre linéaire, probabilités, statistiques, optimisation).

✅ Enseignement et pédagogie : transmission des concepts mathématiques essentiels à la modélisation des données, au machine learning et à la finance quantitative.

✅ Approche pratique : mise en place de cas d’usage concrets, permettant aux étudiants de relier théorie et applications métiers.

✅ Collaboration inter-écoles : intégration du programme dans un parcours académique d’excellence, en partenariat avec CentraleSupélec et l’ESSEC Business School.

🔹 Renforcement des compétences analytiques des étudiants pour une meilleure maîtrise des outils data-driven.

🔹 Adaptation aux exigences du programme DSBA, un cursus de référence en data science appliquée au business.

🔹 Formation accélérée et efficace, facilitant la transition vers les cours avancés en science des données et intelligence artificielle.

📌 Une expérience enrichissante, où pédagogie et expertise se sont alliées pour préparer les futurs experts en data science aux défis analytiques et stratégiques du monde professionnel. 🚀

📍 Londres, Royaume-Uni | Juillet 2020 - Septembre 2020 (3 mois)

Au sein de la startup Room Furnisher, j’ai contribué à l’amélioration et à l’intégration de projets open-source afin de répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.

✅ Optimisation et adaptation de solutions open-source pour les intégrer aux outils de la startup.

✅ Développement en Python : utilisation du langage comme outil de scripting pour automatiser et optimiser certains processus.

✅ Lecture et compréhension de documentations techniques pour implémenter efficacement de nouvelles fonctionnalités.

🔹 Développement et scripting en Python appliqués à des cas concrets.

🔹 Travail en autonomie sur des projets open-source et amélioration de solutions existantes.

🔹 Capacité d’adaptation et montée en compétence rapide sur des technologies nouvelles.

📌 Une expérience enrichissante qui m’a permis de renforcer mes compétences en développement et en intégration de solutions techniques dans un environnement startup. 🚀