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Yohann L.YL

Yohann L.

CTO | ML Engineer | Software Engineer Python

650 €/jour
Toulouse, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Yohann

Ingénieur IA et CTO, spécialisé en vision par ordinateur et en développement backend python. Expérience complète du cycle produit : conception, développement, déploiement et gestion d’équipe. Expert Python, FastAPI, Pytorch, Kubernetes, GCP/AWS & React. Capacité à allier R&D, industrialisation et stratégie technique dans des environnements à forte contrainte d’innovation.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Trayvisor
    CTO
    EDITION DE LOGICIELS
    avril 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 2 mois)
    Paris, France
    Led all R&D and engineering efforts at Trayvisor as part of a 4-person tech team, from defining the technical roadmap to developing and delivering production-ready AI services for food recognition.

    Key responsibilities:
    • Designed, developed and deployed APIs using FastAPI, managing database schema and business logic
    • Scaled infrastructure on GCP using Kubernetes, CI/CD pipelines, and monitoring tools
    • Developed computer vision and ML pipelines for real-time food recognition and calorie estimation
    • Oversaw frontend development in React, and built internal tools for operations
    • Integrated hardware and IoT components for camera-based health solutions
    • Managed the full product lifecycle: from recruitment and interviews to backlog prioritization, QA, and delivery
    FastAPI Computer Vision Management CI/CD Kubernetes Gestion de base de données (SQL, NoSQL, etc.)
  • Trayvisor
    ML Engineer
    EDITION DE LOGICIELS
    mai 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 1 mois)
    Paris, France
    Built core AI systems for food recognition and nutrition analysis in tray-based self-checkout.

    Projects & Methods:
    • Plate and food detection (EfficientDet, FasterRCNN)
    • Few-shot learning for unseen meals and plate types
    • Weakly-supervised semantic segmentation (UNet, SegFormer, YOLO)
    • Self-supervised representation learning (DINO, BYOL) + custom triplet loss training
    FastAPI Deep Learning Machine learning Python

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  • Diplôme d'Ingénieur
    IMT Mines Alès
    2019

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