À propos de Valentin
🎯 Vous avez un défi technique complexe ? Je transforme vos données en solutions concrètes.
Diplômé de l'École Polytechnique et expert en IA/Machine Learning et technologies quantiques, j'aide les entreprises à :
✓ Développer des algorithmes d'IA sur mesure (classification, prédiction, optimisation)
✓ Automatiser leurs workflows data et réduire leurs coûts opérationnels
✓ Créer des POCs et prototypes fonctionnels en quelques semaines
✓ Préparer leur transition vers les technologies émergentes (quantum computing)
🔹 MES RÉALISATIONS CONCRÈTES :
• Développement d'un processeur quantique 6-qubit chez Quandela
→ Création de pipelines data automatisés réduisant le temps de calibration de plus de 50%
• Algorithme de Machine Learning pour optimisation en temps réel
→ Application d'apprentissage par renforcement à des systèmes industriels
• Architecture full-stack (Python, C/C++)
→ Dashboards interactifs, APIs, intégration cloud
📊 STACK TECHNIQUE :
Python (TensorFlow, Scikit-learn, Pandas), C/C++, APIs, Git, CI/CD
Disponible en remote ou sur Paris (jusqu'à 50km). Réponse garantie sous 24h.
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Capacité professionnelle limitée
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Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- QuandelaIngénieur - Prototypage de processeur quantiqueHIGH TECHjanvier 2025 - mars 2026 (1 an et 2 mois)91300 Massy, FrancePrototypage et validation :Mise en place d'un prototype de processeur quantique photonique nouvelle génération à 6 qubits, tests et automatisation des processus de calibration réduisant le temps de 50%. Création de pipelines de traitement de données pour analyser les performances du processeur en temps réel (acquisition en ~ns, et traitement en ~ms), et proposition d’améliorations basées sur des métriques quantitatives.Développement algorithmique Back/Front :Développement Python d'une interface (PyQT) de manipulation de processeur quantique et traitement de Gb de données en temps réel avec Pandas.Développement algorithmique quantique :Développement Python (Scikit-Learn) d'un algorithme de Quantum Machine Learning pour le tri d'images, basé sur l'utilisation d'un processeur quantique optique à 12 modes (Ascella) pour démonstration (white paper).Pilotage technique :Encadrement d’une équipe pluridisciplinaire (électronique, informatique, optique) pour concevoir et tester des protocoles quantiques. Intégration d'un processeur quantique dans un système cloud.Communication stratégique :Présentation des résultats et des perspectives d’application aux parties prenantes (industriels, académiques), et rédaction de rapports techniques pour soutenir la prise de décision.
- C2N - Centre de Nanosciences et de NanotechnologiesChercheur - Optique quantiqueHIGH TECHmars 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 3 mois)91120 Palaiseau, FrancePilotage d’un projet de recherche appliquée :Conception et développement de solutions innovantes en optique quantique pour le calcul quantique, en intégrant des méthodes de Machine Learning (Python - Scikit-Optimize - NeverGrad) pour optimiser l’émission de photons uniques pour le développement de processeurs quantiques.Gestion de la roadmap technique :Définition des objectifs, priorisation des tâches et coordination avec les équipes techniques et scientifiques pour garantir l’avancement du projet dans les délais et selon les standards de qualité.Collaboration interdisciplinaire :Travail avec des théoriciens, électroniciens et techniciens pour intégrer des algorithmes de Machine Learning dans la manipulation de sources quantiques, et optimisation des processus expérimentaux via des approches data-driven.Analyse et modélisation :Utilisation de Python (QuTiP, Scikit, Pandas, YData-Profiling) pour simuler et analyser des données expérimentales, et développement de modèles prédictifs pour améliorer la performance des systèmes quantiques.Veille technologique :Identification et évaluation de nouvelles méthodes d'intrication et de caractérisation de photons uniques ou intriqués.
- Insitut d'Optique Graduate SchoolEnseignant - Cycle ingénieurEDUCATION & E-LEARNINGseptembre 2022 - août 2024 (1 an et 11 mois)91120 Palaiseau, France
- Encadrement pédagogique : Animation de cours en Python, C/C++ et mécanique quantique pour des étudiants en ingénierie, avec un accent sur les applications pratiques en data science et simulation numérique.
- Développement de supports techniques : Création de travaux pratiques intégrant des méthodes d'optique modernes utilisées pour l'étude de systèmes quantiques nanoscopiques.
- Mentorat et gestion de groupe : Accompagnement d’étudiants dans des projets appliqués, en insistant sur la rigueur méthodologique et la gestion de projet.
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Formations
- Diplôme d'ingénieurÉcole Polytechnique2021Optique quantique et matière condensée - Programmation en Python, Java, C/C++ et Mathématiques appliquées (modèles stochastiques...etc).
- Dipôme d'ingénieurInstitut d'Optique Graduate School2021Etude de Laser, Optique et Matière condensée
Certifications
- TOEIC 945/990ETS Global2019
- TOEFL 102/120ETS Global2019