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Luis A.LA

Luis A.

CTO Full Stack, Artificial Intelligence

€850/day
Rueil-Malmaison, FR
8-15 years

Average response time: 1 hour

About Luis

D’une culture à la croisée des chemins entre la Colombie, les Etats-Unis et la France, Luis a une forte expérience de la startup en France et à l'international occupant des fonctions techniques et du développement organisationnel. Après 4 années de fort engagement en tant que co-fondateur et Président, Luis est actuellement trésorier de Rueil Digital, force de proposition dans des projets d'innovation citoyenne urbaine à Rueil-Malmaison. Luis a passé récemment une petite dizaine d’années chez Balsamiq, leader mondial de l’UX basse fidélité avec l’outil de wireframing Mockups, avant de reprendre son parcours entrepreneurial en 2018 dans les applications de l’intelligence artificielle dans les domaines de l’apprentissage humain, le véhicule autonomes et les applications vocales avec une approche mettant le design au centre de toute initiative. En 2019, Luis priorise sa formation aux technologies et méthodes de design avancées: deep reinforcement learning, autonomous vehicles, computer vision, human centered design, human centered AI d’où une disponibilité à temps partiel pour des missions de leadership technologique et organisationnel à haute valeur ajoutée.
  • English

    Native or bilingual

  • Spanish

    Native or bilingual

  • Italian

    Basic

Remote only
Primarily works remotely

Experience

  • Outmind
    Head of AI
    SOFTWARE PUBLISHING
    June 2019 - January 2021 (1 year and 8 months)
    Paris, France
    Application de la NLP (traitement de langue naturelle) à la recherche sur des sources de données variées (GSuite, Office 365, Slack,....). Participation à la réalisation du produit en développement full stack sur React avec TypeScript. Utilisation des apis GSuite, Office 365 et Elastic Search.
    Développement Front-End Développement Back-End React.js Typescript Elasticsearch
  • Just One Giant Lab (JOGL)
    Head of Engineering
    CIVIC AND SOCIAL ORGANIZATIONS
    May 2020 - December 2020 (8 months)
    Paris, France
    JOGL est une association loi 1901 visant à promouvoir la science ouverte (open science). J'ai pu participer à la coordination technique de l'équipe de développement de la plate-forme JOGL, au devops et au développement de la feature set.
    Management d'équipe Python Ruby on Rails Docker Typescript React.js Next.js Gitlab
  • Mooky Skills
    Chief Alchemist & Co-Founder
    EDUCATION AND E-LEARNING
    April 2017 - December 2018 (1 year and 9 months)
    Paris, France
    Elaboration d'offre de services Open Learning Innovation (OLI) permettant de dessiner une feuille de route vers l'optimisation de l'apprentissage en entreprise via l'intelligent learning. Elaboration de l'architecture technique (préliminaire) d'une plateforme d'intelligent learning comprenant analyse du contenu pédagogique, modélisation de l'apprenant, interfaces utilisateur mobile et web. Réalisation d'une API GraphQL d'intégration de plateformes d'apprentissage (LMS - Learning Management System).
    Open Innovation Learning Management System GraphQL Architecture web API Node.js Amazon Web Services JavaScript

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Education

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    2018
    Jour 1: Créer «le concept» Apprendre ce qui se passe le premier jour d’un Design Sprint: comment choisir un défi et comment proposer une solution, appelée «Concept». Jour 2: Créer «le story-board» Le deuxième jour, les concepts proposés sont votés et une direction est définie. Vous apprendrez ensuite à créer un scénario détaillé pour le concept gagnant. Jour 3: Créer «le prototype» Pour créer le prototype, une équipe Design Sprint doit déléguer des tâches, passer du temps à la construction, puis assembler les pièces. Vous apprendrez comment apporter votre contribution au puzzle. Jour 4: Test utilisateur! Apprendre à préparer les tests utilisateur, à effectuer des tests utilisateur et à résumer les commentaires des tests utilisateur dans un rapport de synthèse.
  • Deep Learning Nanodegree
    Udacity
    2017
    Introduction Obtenir une première expérience d'apprentissage en profondeur en appliquant le transfert de style à vos propres images et acquérez de l'expérience en utilisant des outils de développement tels que les cahiers Anaconda et Jupyter. Les réseaux de neurones Apprendre les bases des réseaux de neurones et construisez votre premier réseau avec Python et Numpy. Utiliser des structures d’apprentissage en profondeur modernes (Keras, TensorFlow) pour créer des réseaux de neurones multicouches et analyser des données réelles. Réseaux de neurones convolutifs Apprendre à créer des réseaux de convolution et à les utiliser pour classer les images (visages, mélanomes, etc.) en fonction des objets qui y figurent. Utiliser ces réseaux pour apprendre la compression de données et le débruitage d’images. Réseaux de neurones récurrents Contruire vos propres réseaux récurrents et vos réseaux de mémoire à court terme avec Keras et TensorFlow; effectuer une analyse des sentiments et générer un nouveau texte. Utiliser des réseaux récurrents pour générer du nouveau texte à partir de scripts de télévision Réseaux contradictoires génératifs Apprendre à comprendre et à mettre en œuvre le modèle DCGAN pour simuler des images réalistes avec Ian Goodfellow, l'inventeur de GANS (réseaux accusatoires génératifs).

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