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Paul MonchotPM

Paul Monchot

Docteur en Deep learning

650 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Paul

Professionnel du deep learning, j'ai récemment obtenu mon doctorat en mathematiques appliqués de l'École Polytechnique.

Mes compétences en deep learning couvrent un large éventail de domaines, allant des réseaux de neurones classiques (MLP) aux architectures spécialisées telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), le traitement du langage naturel (NLP), les transformers, les modèles de langage à grande échelle (LLM), ainsi que les approches supervisées, non supervisées et par renforcement.

Mon parcours professionnel, à la fois académique et industriel, me confère une perspective unique. Cette expérience diversifiée me permet d'offrir un suivi personnalisé aux clients, en comprenant à la fois les défis académiques et les impératifs commerciaux.

Outre mes compétences en deep learning, je suis également passionné par le développement d'applications iOS. Ma maîtrise du Swift me permet de créer des applications iOS innovantes, dont certaines intègrent des fonctionnalités basées sur l'intelligence artificielle.

Disponible pour des prestations, du développement sur mesure et des conseils, je m'engage à fournir des solutions adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. Que ce soit pour des projets académiques, des applications industrielles ou des développements innovants sur iOS, je suis prêt à collaborer pour transformer vos idées en réalité.

N'hésitez pas à me contacter pour discuter de la manière dont je peux contribuer à la réussite de votre projet !
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Capacité professionnelle limitée

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Ecole Polytechnique
    Doctorant en Mathématiques Appliquées - Deep Learning
    NANOTECHNOLOGIES
    août 2020 - août 2023 (3 ans)
    Palaiseau, France
    Travaux de recherche dans le cadre de mes travaux de thèse
    Python 3 Deep Learning TensorFlow Pytorch Mathématiques appliquées Recherche
  • LNE
    Ingénieur de recherche
    NANOTECHNOLOGIES
    novembre 2019 - Aujourd'hui (6 ans et 7 mois)
    Paris, France
    Travaux de recherche et développement dans le cadre des mes travaux de thèse
    Python 3 Métrologie Deep Learning Apprentissage automatique Recherche et développement TensorFlow Pytorch CNN Mathématiques appliquées
  • Mental Apps
    Développeur iOS - Data scientist
    SECTEUR MÉDICAL
    février 2017 - Aujourd'hui (9 ans et 4 mois)
    Lyon, France
    Tâches principales:
    • Développement de l'application native iOS from scratch jusqu'à publication sur Apple Store (Swift 4, Xcode 9.4)
    • R & D sur les données patient afin de personnaliser et d’automatiser le traitement, de prévenir les épisodes de forte dépression et de mieux comprendre le décès du patient (analyse / prédiction / classification des données)
    • Développement d'un service d'analyse de données et de son API (Python 3.6 / Flask / SQLAlchemy / Scikit-Learn)
    • Roadmap produit
    • Participation au développement de l’API (Java, Springboot)
    • Participation au développement d'applications mobiles natives Android
    iOS Android Data science Swift Java Python Xcode MVC Spring boot

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Formations

  • Doctorat en Mathématiques Appliquées
    Ecole Polytechnique
    2023
    Sujet de thèse: Quantification d'incertitudes au sein des réseaux de neurones: Application à la mesure automatisée de la taille de particules de TiO2
  • Ingénieur en data science - IT
    Grenoble INP - Phelma
    2017
    Spécialisation SICOM: Signal, Image, Communication, Multimédia. Cours pertinents: Traitement d'images, Traitement d'images par satellite, Apprentissage automatique, Estimation et détection, Traitement du signal, Télécommunication, Signaux multidimensionnels, Théorie de la représentation des signaux, Programmation

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