À propos de Priscillia
Développeuse C++ pendant 4 ans dans le secteur médical, j'ai par la suite suivi une formation en Machine Learning et validé mes compétences de Python et C++ via un poste d'ingénieur IA toujours dans le secteur de l'imagerie médicale.
Par mon expérience j'ai aussi acquis de solides compétences dans l'architecture logicielle et l'amélioration continu des logiciels, notamment avec l'utilisation de Docker.
Je recherche aujourd'hui des missions en tant que développeur Python/C++, de préférence dans le secteur médical au vu de mes expériences et de ma passion pour ce domaine mais je reste ouverte aux différentes missions.
Français
Bilingue ou natif
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Capacité professionnelle complète
Allemand
Notions
Espagnol
Notions
Italien
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- EOS imagingDéveloppeur IAEDITION DE LOGICIELSmars 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 2 mois)Paris, FranceIA autour de la modélisation 3D de la colonne vertébrale- Technique : Développement de librairies industrielles Python et C++ en Windows et Linux, utilisation d’environnements Docker, tests unitaires automatisés, pipelines Jenkins- Scientifique : Workflows automatisés d’entraînement et d’évaluation des réseaux de neurones (CNN et GAN)Création d’un outil de stockage et d’exploration des données patients internes à l’entreprise- Technique : Création d’une base de données MongoDB, création d’une interface Streamlit, environnements Docker-compose
- OpenClassrooms en partenariat avec Centrale SupelecFormation ingénieur Machine LearningEDUCATION & E-LEARNINGjuin 2020 - janvier 2021 (7 mois)-Traitement de données numériques, catégorielles, images et texte (nettoyage, prétraitements, réduction dimensionnelle, ...)-Implémentation d'algorithmes supervisés et non supervisés de prédiction et de classification (Forêt aléatoire, CNN, .UNet, Transformers..)-Analyse de performances de modèlesProjets d'étude:-Prédiction du nutrigrade à partir des informations nutritionnelles d'un produit-Prédiction de la consommation en CO2 et d'énergie totale de bâtiments à partir du permis d'exploitation commerciale-Segmentation non supervisée de clients en E-Marketing-Segmentation supervisée et non supervisée de textes-Classification d'images grâce au Deep Learning-Système de questions-réponses-Compétition Kaggle: segmentation de glomérules rénaux sur des images TIFFEnvironnement:-IDE: JupyterLab, Google Colab, Kaggle-Librairies: Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Seaborn, Keras, PIL, NLTK, PyTorch, Transformers-Gestion de versions: Git, GitHub-API: FastAPI, Heroku
- AQUILABIngénieur développeur C++ en imagerie médicale (R&D)EDITION DE LOGICIELSmars 2017 - janvier 2020 (2 ans et 10 mois)Loos, FranceLead développeur et référente technique du logiciel ARTIVIEW (solution logicielle de préparation de plans et d'évaluation de traitements de radiothérapie) avec gestion du processus de conception du logiciel ARTIVIEW.Développement C++ :- Algorithme relatifs à l'analyse d'image- Interface homme machine avec Qt(IHM)- Optimisation de code- Multi-threading- Tests unitairesManagement de projet (sur le logiciel ARTIVIEW):- Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques- Planification de projet (lancement, suivi, mise en production, clotûre)- Organisation des analyse de risques et des processus de validationEnvironnement de travail :- Environnement de développement : Visual Studio C++- Logiciel de gestions de versions : Tortoise Git, GitLab- Librairies : Qt, Boost, ITK, VTK- Logiciel de gestion de projet : Redmine, Trello
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Formations
- Diplôme de niveau master "Ingénieur Machine Learning"OpenClassrooms en partenariat avec Centrale Supelec2021
- Ingénieur ENSMM généraliste et mécaniqueEcole nationale supérieure de Mécanique et des Microtechniques2016