Bienvenue sur le profil Malt de Adrien !
Localisation et déplacement
- Localisation
- Toulouse, France
- Peut travailler dans vos locaux à
-
- Toulouse et 20km autour
Préférences
- Durée de mission
-
- ≤ 1 semaine
- ≤ 1 mois
- entre 1 et 3 mois
- entre 3 et 6 mois
- Secteur d'activité
-
- Biotechnologies
- Centres de recherche
- Energie
- Environnement
- Jeux vidéo & animation
+4 autres
- Taille d'entreprise
-
- 2 - 10 personnes
- 11 - 49 personnes
- 50 - 249 personnes
- 250 - 999 personnes
Vérifications
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Influence
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Compétences (49)
- BigData
-
Débutant Intermédiaire Confirmé
- Data Science
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Débutant Intermédiaire Confirmé
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Débutant Intermédiaire Confirmé
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Débutant Intermédiaire Confirmé
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Débutant Intermédiaire Confirmé
-
Débutant Intermédiaire Confirmé
-
Débutant Intermédiaire Confirmé
- Databases
-
Débutant Intermédiaire Confirmé
Adrien en quelques mots
Je suis passionné d'intelligence artificielle et d'écologie. Après un an de thèse, que j'ai décidé d'arrêter pour travailler en équipe, puis un an en startup, je suis aujourd'hui disponible en free-lance. Expert en Python et d'un niveau recherche en Deep Learning, je vous propose du développement alliant intelligence artificielle et Python.
Le Deep Learning est une super technologie, mais pas toujours utile, je serais tiens à systématiquement prévenir si un projet me semble ne pas nécessiter de cet arsenal. Mon expertise est centrée sur l'image et le texte, tant pour évaluer les capacités d'un modèle, que pour le designer ou apporter une critique sur la stratégie d'apprentissage.
J'ai une formation de développeur avant de m'être spécialisé en Intelligence Artificielle. L'architecture logicielle est une vraie passion et il est important pour moi d'apporter un travail maintenable et modifiable pour celles et ceux qui travailleront après moi. J'ai participé à de nombreux refactoring dans des projets de taille petite (~10k lignes de code) et moyenne (~100k lignes de code). Dans ces refactorings, j'accorde une attention particulière à l'évolution future du projet.
Le Deep Learning est une super technologie, mais pas toujours utile, je serais tiens à systématiquement prévenir si un projet me semble ne pas nécessiter de cet arsenal. Mon expertise est centrée sur l'image et le texte, tant pour évaluer les capacités d'un modèle, que pour le designer ou apporter une critique sur la stratégie d'apprentissage.
J'ai une formation de développeur avant de m'être spécialisé en Intelligence Artificielle. L'architecture logicielle est une vraie passion et il est important pour moi d'apporter un travail maintenable et modifiable pour celles et ceux qui travailleront après moi. J'ai participé à de nombreux refactoring dans des projets de taille petite (~10k lignes de code) et moyenne (~100k lignes de code). Dans ces refactorings, j'accorde une attention particulière à l'évolution future du projet.
Expériences
Rise Up - Rise Up
Dévelopeur Python Backend - En tant que freelance
Interconnexion entre les SIRH (et autres ERP) des clients de RiseUp avec le système d'information interne;
Utilisation d'API de certains fournisseurs de contenus de formation;
Proposition de Refactoring de la partie "Fournisseur de Contenu" des connecteurs
Utilisation d'API de certains fournisseurs de contenus de formation;
Proposition de Refactoring de la partie "Fournisseur de Contenu" des connecteurs
Homeys
Environnement
Data Scientist
A mon arrivée chez Homeys j'ai travaillé sur un système d'alarme intelligent et ait aidé à planifier un refactoring de la base de code data. J'ai ensuite travaillé sur divers sujets de récupération de données en temps réel et d'élimination d'outliers.
Sorbonne Université - UNIVERSITES - ALL
Centres de recherche
Doctorant
Le sujet de ma thèse portait sur les chatbots et la Recherche d'Information. À cette occasion, j'ai ré-implémenté plusieurs papiers du domaine pour une évaluation et participé à SIGIR 2019 en tant que bénévole.
J'ai beaucoup travaillé sur les modèles Deep Learning en NLP et Information Retrieval. D'abord avec des RNN puis les transformers. J'ai aussi mis en place des architectures utilisant les deux systèmes avec des apprentissages adverses pour disentanglement (GAN).
J'ai beaucoup travaillé sur les modèles Deep Learning en NLP et Information Retrieval. D'abord avec des RNN puis les transformers. J'ai aussi mis en place des architectures utilisant les deux systèmes avec des apprentissages adverses pour disentanglement (GAN).
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