Description

Après une formation en Data Science & Computer Science à l'École polytechnique et Télécom Paris, j'ai travaillé dès 2017 sur des architectures de modèles de language avec mécanisme d'attention, puis j'ai implémenté des systèmes de question answering pour le legal et des modèles de computer vision pour les voitures autonomes et la healthtech.

Cofondateur et CTO de Fincome, un produit SaaS B2B de Business Intelligence, avec une responsabilité complète sur l’architecture technique, le backend, les systèmes data, l'infrastructure et la mise en production, ainsi qu'une contribution active aux sujets produit (cadrage, priorisation, spécification). Construction du produit depuis zéro, puis structuration et encadrement d’une équipe technique jusqu’à 5 personnes, avec une implication très hands-on sur les sujets critiques.

Curieux et passionné de sciences et de programmation, je m’intéresse particulièrement aux systèmes complexes et à leur mise en œuvre concrète. Aujourd’hui, je creuse plus spécifiquement les problématiques fondamentales en IA : représentation, raisonnement, agentivité, ainsi que ses applications dans les domaines de la science et de la médecine.

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Industry field of expertise

Languages

French
Native or bilingual
English
Fluent
Spanish
Fluent

Workplace preferences

Remote only

Primarily works remotely

Fincome
Co-founder & CTO
SOFTWARE PUBLISHING
December 2021 - Today (4 years and 6 months)
Paris, France
Responsabilité complète sur l’architecture technique, le backend, les systèmes data, l’infrastructure et la mise en production, ainsi qu’une contribution active aux sujets produit (cadrage, priorisation, spécification).

Construction du produit depuis zéro, puis structuration et encadrement d’une équipe technique jusqu’à 5 personnes, avec une forte implication personnelle et hands-on sur les sujets techniques clés.
Développement Back-End FastAPI Amazon Web Services Terraform DevOps
Groupe Crédit Agricole (AE)
Data Scientist
BANKING AND INSURANCE
August 2021 - April 2022 (8 months)
Montrouge, France
Recherche & Développement, implémentation et déploiement de pipelines d’IA (TAL / vision par ordinateur) pour l’extraction automatique d’informations à partir de divers types de documents (PDF scannés, contrats juridiques, pièces d’identité, etc.).

Sujets : analyse et segmentation de la mise en page des documents, reconnaissance optique de caractères (OCR), questions-réponses, recherche d’information.

Technologies principales : Python, Transformers, OpenCV, PyTorch, Elasticsearch
NLP Python Algorithmes Computer Vision OCR
MARELLI SMART ME UP
Data Scientist
AUTOMOBILE
September 2020 - June 2021 (8 months)
Implémentation en PyTorch d'articles scientifiques de vision par ordinateur pour les voitures autonomes.

- Learning Joint 2D-3D Representations for Depth Completion (2019)
- ResNeSt: Split-Attention Networks (2020)
- SOLOv2: Dynamic and Fast Instance Segmentation (2020)
- Deep Residual Learning for Image Recognition (2016)
- Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation (2019)
- Pseudo-LiDAR++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving (2019)
- AANet: Adaptive Aggregation Network for Efficient Stereo Matching (2020)
- YOLOv3: An Incremental Improvement (2018)
- YOLACT Real-time Instance Segmentation (2019)
- Real-Time High-Performance Semantic Image Segmentation of Urban Street Scenes (2020)
- A deep primal-dual proximal network for image restoration (2020)
Pytorch Python Vision par ordinateur