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Alejandro SaldarriagaAS

Alejandro Saldarriaga

Consultant Machine Learning / IA

600 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Alejandro

Je conçois et structure des systèmes Machine Learning robustes, scalables et réellement exploitables en production. Mon expertise couvre l’ensemble de la chaîne de valeur : qualité des données, analyse d’architectures existantes, intégration de pipelines ML/IA et mise en place d’outils de suivi (monitoring, benchmarks, métriques) permettant une prise de décision éclairée. À l’interface entre équipes techniques et décideurs, je transforme des objectifs stratégiques en plans techniques concrets, priorisés et itératifs.

Mon approche allie rigueur théorique et expérience terrain, avec une spécialisation en IA embarquée et en traitement audio/image pour des environnements soumis à de fortes contraintes de latence ou de calcul.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Espagnol

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Orosound,
    Ingénieur Traitement du Signal Audio & Machine Learning
    HIGH TECH
    janvier 2023 - janvier 2025 (2 ans)
    Paris, France
    Conception, test et intégration de modèles d'IA pour la réduction de bruit et l'augmentation vocale sur des casques et écouteurs audio, avec des contraintes de latence très faible et basse consommation.
    Création d'un framework d'intégration Python/C qui a augmenté drastiquement la vitesse d'itération et la capacité à résoudre les problèmes des clients.
    IA et analyse de données Machine learning Python C/C++
  • SoundHound
    Ingénieur Traitement du Signal Audio & Machine Learning
    HIGH TECH
    février 2021 - juin 2023 (2 ans et 4 mois)
    Paris, France
    Entrainement et audit de modèles de Deep Learning pour la reconnaissance vocale, via l'utilisation d'algorithmes de traitement du signal audio pour la préparation et l'augmentation des données d'entrainement, l'élaboration de benchmarks et l'analyse des modèles.
    Restructuration complète du système d'entrainement afin de simplifier l'utilisation et améliorer sa modularité pour réduire le temps d'intégration de nouvelles fonctionnalités.
    Machine learning Pytorch IA et analyse de données Python TensorFlow
  • CNMAT, UC Berkeley
    Assistant de Recherche en Machine Learning
    HIGH TECH
    octobre 2020 - janvier 2021 (3 mois)
    Berkeley, États-Unis
    Conception d'un classifieur d'instruments basé sur une architecture CNN et RNN ; publié à AI Music Creativity 2020.
    Machine learning

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Formations

  • Doctorat en
    ENS Ulm
    2028
    Doctorat en
  • Master 2 Statistiques
    Sorbonne Université
    2025
    Master 2 Statistiques

Compétences

Catégories