About Nathan
Ingénieur IA / Machine Learning spécialisé en PyTorch, Graph Neural Networks, optimisation et scientific machine learning, j’aide les entreprises à concevoir des modèles de machine learning robustes pour des problèmes techniques, scientifiques et industriels.
Mon expertise couvre le développement de pipelines ML complets : analyse des données, prototypage, entraînement de modèles, évaluation, optimisation des performances et industrialisation progressive. J’ai une expérience forte sur les modèles de deep learning appliqués à des systèmes complexes, notamment les graph neural networks, les modèles substituts de simulation, l’optimisation et les problématiques liées à la microélectronique.
Je peux intervenir sur des missions telles que :
- développement de modèles PyTorch / deep learning ;
- création de prototypes ML à partir de données complexes ;
- amélioration ou refonte de pipelines d’entraînement ;
- optimisation de performances CPU/GPU ;
- mise en place de métriques, validation, tracking d’expériences ;
- implémentation d’articles de recherche ou de méthodes avancées ;
- accompagnement technique sur des projets IA à forte composante R&D.
Mon objectif est de transformer des problématiques complexes en solutions concrètes, testables et exploitables, avec une attention particulière portée à la qualité du code, à la rigueur expérimentale et à la compréhension métier.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- Phd studentPhd StudentTECHMarch 2023 - Today (3 years and 4 months)Grenoble, FranceIngénieur et Doctorant, je combine l'état de l'art académique avec les exigences de production industrielle. Je conçois des systèmes d'IA capables de traiter des données complexes à grande échelle.Industrialisation de l'IA : Je ne me contente pas de créer des modèles ; je construis l'infrastructure logicielle qui permet de les entraîner, de les valider et de les monitorer de manière fiable.Maîtrise de la "Big Compute" : Expert en environnements distribués, je sais faire tourner des modèles lourds sur des infrastructures HPC.Qualité Code & Rigueur : Je livre du code Python structuré, documenté et testé, prêt à être intégré dans des environnements professionnels exigeants.Technologies clés : PyTorch (Expert), GNN, HPC, Python Scientifique.
- StmicroelectronicsDeep Learning EngineerTECHAugust 2022 - March 2023 (7 months)Crolles, France
Ingénieur R&D Deep Learning (Pré-Doctorat) STMicroelectronics
Préparation technique et opérationnelle d'un projet de recherche industrielle à grande échelle.Mise en place de l'infrastructure ML : Configuration des environnements de développement et structuration du code pour garantir la reproductibilité des expériences.Prototypage Rapide : Développement des premières preuves de concept (POC) en Deep Learning pour valider la faisabilité des approches sur des données industrielles.Montée en expertise PyTorch : Maîtrise avancée du framework et implémentation des "Best Practices" de développement Python.
Recommendations
Be the first to recommend Nathan
Help this freelancer shine by sharing your experience working together.
These freelancer profiles also match your criteria
Agatha Frydrych
Backend Java Software Engineer
4.7
(3)
2
Baptiste Duhen
Fullstack developer
4.6
(4)
5
Amed Hamou
Senior Lead Developer
4
(2)
7
Audrey Champion
Web developer
4.3
(3)
4
Education
- Ingénieur GénéralisteENSMM (École Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques)2022Cursus ingénieur axé sur l'intégration hardware/software. Spécialisation académique : Conception et Réalisation d'Objets Connectés (IoT, Systèmes embarqués). Projet de fin d'études mêlant computer vision et objets connectés pour l'industrie.