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Sébastien KerdéloSK

Sébastien Kerdélo

Senior Data Scientist

Sur demande
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Sébastien

A professional in Computer Science, with an expertise in the field of Artificial Intelligence, I have 17 years of experience principally in the in vitro diagnostic industry, developing new medical tools and devices in order to improve Healthcare.

Key strengths, competencies and skills:
• Computer Science
- Artificial Intelligence: Machine Learning, Deep Learning and Multi-Agent Systems.
- Scientific Computing: Numerical Simulation and Parallel Computing (Multicore CPU, GPU).
- Virtual Reality: Multi-agent simulations, E-learning and Virtual Training.
- Language Programming: C, C++, C#, Java and Python.
+ Machine Learning Frameworks: scikit-learn, TensorFlow.
• R&D Project Management
- (Sub)Contracting
- Supervision
- Reporting
• Team-Leading
- Managing Junior/Senior Engineers, PhD Students and Trainee Engineers in Biological and Computer Sciences.
• Scientific Research and Innovation
- Inventor of International Patents
- Author of International Publications
• Cross-disciplinary Accomplishments
- Bridging the gap between Biological and Computer Sciences
+ Collaborating with biological scientists: internationally renowned researchers or close collaborators.
+ Designed and led one biomedical research.
+ Developed and patented a universal enzymatic assay to measure anticoagulant level in a blood sample (as the only inventor).
  • Espagnol

    Capacité professionnelle complète

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 100 km), Nantes (jusqu’à 100 km), Rennes (jusqu’à 100 km), Toulouse (jusqu’à 100 km)

Expériences

  • Diagnostica Stago
    Responsable d'études R&D
    SECTEUR MÉDICAL
    janvier 2016 - août 2019 (3 ans et 8 mois)
    Gennevilliers, France
    Mise en place et management d’une équipe de recherche et développement spécialisée en Intelligence Artificielle.

    • Gestion de base de données biologiques et cliniques
    - Anonymisation, pseudonymisation des données de santé.
    - Automatisation de la récupération des données.
    - Stockage des données sur une plateforme PostgreSQL.

    • Post-traitement (rendu de résultats biologiques) par Intelligence Artificielle de tests biologiques (tests d’hémostase)
    - Détection de valeurs aberrantes sur des mesures expérimentales post-traitées par des modèles de détection d’anomalies.
    - Calcul du résultat biologique de tests d’hémostase post-traités par des modèles d'apprentissage automatique (classification et régression) : SVM, KNN, Random Forest, MLP, CNN et RNN.

    • Développement d’Intelligences Artificielles pour l’aide à la prise de décision(s) clinique(s)
    - Diagnostic de la présence, du type et de la sévérité d’une hémophilie.
    - Individualisation de thérapie(s) pour la prise en charge personnalisée du patient hémophile :
    + Modèles génératifs profonds : Deep Autoencoders, GAN.
    - Modèles de détection d'anomalies pour l'exclusion du risque de récidive(s) d’évènements thrombotiques.

    • Calcul distribué
    - Conception, implémentation et déploiement d’algorithmes pour la parallélisation de l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique
    + Répartition des traitements et opérations sur différentes unités de calculs (CPU multi-cœur, GPU).

    • Environnement technique
    - OS : Unix/Linux, MacOS et Windows
    - Base de données PostgreSQL
    - Langages de programmation : Python 2.7 et 3.6
    + Machine Learning Frameworks: scikit-learn, TensorFlow.

    • Gestion de projets
    - Supervision (planning, budget, restitution de l’avancement, dossiers CIFRE et CIR)
    + Kanban
    - Gestion de la sous-traitance (contractualisation, suivi)
    - Gestion des collaborations industrielles et académiques (aspects scientifiques et contractuels)
    - Interdisciplinarité : Intelligence Artificielle, Recherche Clinique et Biologie.
    Machine learning Deep Learning Data science Python SQL Gestion de projet Management d'équipe
  • Diagnostica Stago
    Responsable de service R&D
    SECTEUR MÉDICAL
    octobre 2014 - décembre 2015 (1 an et 3 mois)
    Gennevilliers, France
    Management d’un service de recherche et développement, spécialisé en Simulation Numérique, Réalité Virtuelle et Intelligence Artificielle.

    • Modélisation et simulation numérique du phénomène de la coagulation du sang
    - Invention d’un test enzymatique pour le dosage universel d’anticoagulants
    + Preuve de concept
    ++ Modélisation mathématique et simulation numérique in silico
    ++ Validation expérimentale in vitro
    + Dépôt de brevet
    - Algorithme de post-traitement (rendu du résultat biologique) d’un test global d’hémostase décliné sur un système Point-of-Care
    + Conception de l’algorithme par modélisation mathématique
    + Implémentation et intégration de l’algorithme au logiciel du système

    • E-learning
    - Création de contenus numériques pour la formation à l’utilisation de matériel de laboratoire en hémostase.

    • Environnement technique
    - Systèmes d’exploitation : Unix/Linux, Windows.
    - Langages de programmation : C, C++ et C#.

    • Gestion de projets
    - Supervision (planning, budget, restitution de l’avancement, dossiers CIR)
    - Interdisciplinarité : Simulation Numérique, Formation et Biologie.
    Réalité virtuelle Gestion de projet Management d'équipe C C++ C#
  • Diagnostica Stago
    Responsable de service R&D
    SECTEUR MÉDICAL
    janvier 2012 - décembre 2013 (2 ans)
    Gennevilliers, France
    Mise en place et management d’un service de recherche et développement, spécialisé en Simulation Numérique, Réalité Virtuelle et Intelligence Artificielle.

    • Modélisation et simulation numérique du phénomène de la coagulation du sang
    - Recherche biomédicale HémoTIV : démontrer la possibilité de simuler in silico des tests in vitro mesurés sur 95 patients et 10 sujets sains.
    + Construction du dossier
    ++ Protocoles expérimentaux
    ++ Comité de protection des personnes
    + Etude expérimentale
    ++ Collecte des échantillons
    ++ Mesures in vitro
    ++ Modélisations et simulations in silico
    - Modélisation 3D et simulation numérique de l’hémostase au sein d’un vaisseau sanguin virtuel
    + Modélisation du flux sanguin : équations de Navier-Stokes
    + Modélisation de la coagulation plasmatique : équations d’advection-diffusion-réaction
    + Modélisation des cellules : système multi-agents
    + Résolution numérique : distribution des calculs sur CPU multi-cœur et GPU.

    • Environnements virtuels de formation
    - Développement d’un système de Réalité Virtuelle pour la formation à l’utilisation de matériel de laboratoire en hémostase.

    • Modélisation 3D d’instruments d’hémostase
    - Simulation numérique de différentes stratégies d’ordonnancement dans le but d’optimiser la cadence des instruments de mesure.

    • Environnement technique
    - Système d’exploitation : Unix/Linux.
    - Langages de programmation : C et C++.
    + API : CUDA, GNU Scientific Library, OpenGL.

    • Gestion de projets
    - Supervision (planning, budget, restitution de l’avancement, dossiers CIFRE, dossiers CIR)
    - Gestion de la sous-traitance (contractualisation, suivi)
    - Gestion des collaborations industrielles et académiques (aspects scientifiques et contractuels)
    - Communication : publications scientifiques, présentations lors de congrès scientifiques internationaux.
    - Interdisciplinarité : Calcul Scientifique, Réalité Virtuelle, Formation et Biologie.
    Réalité virtuelle Intelligence collective Gestion de projet Management d'équipe C C++

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Formations

  • Diplôme d'ingénieur en informatique industrielle
    Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest
    2001
    Formation généraliste à dominante informatique industrielle.
  • Thèse de doctorat en informatique
    Université de Rennes I
    2006
    Modélisation et simulation informatique de la coagulation du sang.

Compétences (17)

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