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Bastien JacquesBJ

Bastien Jacques

Ingénieur Machine Learning & Deep Learning

€450/day
Versailles, FR
0-2 years

Average response time: 1 hour

About Bastien

Normalien (ENS Paris-Saclay), je me spécialise en Deep learning appliqué à la physique (Diplomé d'un master en Physique appliquées et Mathématiques appliqués).

A travers les projets que j'ai mené, je suis en capacité de:

- préparer et nettoyer des bases de données complexes,

- concevoir et entraîner des modèles de deep learning sur mesure (UNet, autoencodeurs, PINNs, ...)

- Fine-tuner des modèles existants,

- valider rigoureusement les performances (cross-validation, analyse des erreurs),

- rédiger un rapport structuré et interprétable, fournir une aide à la décision.

De part mes études à l'interface entre physique/mathématiques et IA, je suis en mesure de traiter des problèmes physiques complexes qu'un profil IA pur ne saurait pas traiter convenablement. Je maîtrise les outils Python, Numpy, Pytorch, JAX, Optuna, Weight And Biases. Je maitrise également le C++.

J'ai eu l'occasion de travailler sur des sujets me permettant de traiter l'ensemble des étapes clefs d'un projet de Deep Learning: création de la base de données, création d'un modèle, optimisation des hyperparamètres ,analyse des résultats, rédaction d'un contre rendu.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Remote only
Primarily works remotely

Experience

  • Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay
    Travail encadré de recherche
    TECH
    September 2024 - May 2025 (8 months)
    Gif-sur-Yvette, France
    Travail de recherche de deux semestres lors de mon master 1 à l'Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay. Ce travail consistait en la prediction des processus d'endommagement et de fatigue dans les stuctures cristallines par l'implémentation d'un réseau de neurones convolutif de type Unet.
    Deep Learning Computer Vision / Image Processing Machine learning Algorithms and Data Structures Modélisation physique
  • Equipo de investigación Universidad de Zaragoza
    A Framework for prediction of cars drag coefficient and generation of optimized car shapes.
    TECH
    May 2025 - July 2025 (3 months)
    Saragosse, Spain
    Stage universitaire de fin master 1. Réalisé à l'Institut de Recherche en Ingénierie de l'Aragon (I3A), Zaragoza sous la tutelle de Mr Elias Cueto. Durant ce stage j'ai pu travailler sur la mise en place d'un réseau de neurones de type autoencodeur permettant à la fois la prédiction d'un coefficient de traînée d'un vehicule ainsi que la reconstruction de formes en apprenant une distance signée. Ces deux branches permettent la génération de nouvelles formes optimisées selon leur coefficient de traînée en interpolant dans l'espace latent. Le réseau était également géométriquement informé, permettant de meilleurs reconstructions des véhicules lors de l'inférence du modèle.
    Deep Learning Python Machine learning Pytorch

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Education

  • Classes Préparatoires
    Lycée Louis Lachenal
    2023
    Classes
  • Master 1 Mathématiques appliquées
    Université Paris-Saclay
    2026
    Master d'Analyse, Modélisation et Simulation. Contient des cours d'analyse des équations aux dérivées partielles, Proabilités avancées, Statistiques, Optimisation.

Certifications

  • IELTS
    British council
    2024

Skill set

Categories