About Clément
Diplômé de l’ENSTA Paristech, il y a 5 ans, j’ai depuis, eu la chance de travailler dans de multiples contextes et sur de multiples sujets. J’ai notamment eu la chance de développer, au Brésil, des intelligences artificielles permettant la détection de maladies respiratoires sur les radiographies pulmonaires. Par ailleurs, j’ai créé ma propre entreprise AUXILIA, dans laquelle j’ai développé et déployé un logiciel permettant la détection et localisation, en temps réel, d’objets dangereux sur les images radioscopiques de sûreté (rayons X des bagages dans les aéroports par exemple). Par conséquent, le Deep Learning est une de mes spécialités.
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Can work on-site
Paris 17e Arrondissement (up to 15km)
Experience
- AuxiliaDirecteur Technique - CTOPUBLIC SAFETYNovember 2020 - August 2021 (9 months)Paris, FranceDéveloppement d’une preuve de concept, utilisant des modèles de Deep Learning, permettant de détecter 5 types de menaces sur les images radioscopiques de sûreté.Développement d’une application, utilisant RabbitMQ, permettant l’envoi, l’analyse et l’affichage en temps réels des images depuis les machines à rayons X.Développement du site internet de l’entreprise en utilisant HTML et CSS.
- NeuralmedData ScientistHEALTH AND WELLNESSJanuary 2020 - April 2021 (1 year and 3 months)São Paulo, BrésilAmélioration de différents modèles prédictifs détectant de nombreuses maladies à l’aide d’images de radiographies pulmonaires.Déploiement d’un modèle de Deep Learning détectant les anomalies cliniques dans les images de scanners pulmonaires.Développement de modèles de segmentation permettant de détecter et localiser la présence d’infections liées au COVID19 dans les examens de scanners pulmonaires.Mise en place de techniques innovantes d’apprentissage semi-supervisionné appliquées à l’analyse de radiographies pulmonaires.Développement de plusieurs réseaux antagonistes génératifs permettant d’étoffer la base de données de radiographies pulmonaires utilisée par NeuralMed.
- Hospital Israelita Albert EinsteinData ScientistHEALTH AND WELLNESSMarch 2019 - January 2020 (10 months)São Paulo, BrazilConstruction et développement d’un modèle de Deep Learning, en Python, afin de prévoir les efforts respiratoires du patient en utilisant les données physiques fournies par le ventilateur mécanique.Développement d’un modèle de Deep Learning, prédisant en temps réel les émotions d’enfants en bas âge à l’aide d’une caméra frontale.Vainqueur du MIT-HIAE Datathon in healthcare organisé par l’hôpital Albert Einstein en partenariat avec le MIT.
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