À propos de Axel
Data scientist et expert en IA pour l'aide à la décision dans les environnements de santé réglementés. Mon expérience combine la recherche universitaire, l’industrie deeptech et l’entrepreneuriat agile pour développer des solutions d'IA robustes, traçables et conformes : de la preuve de concept au déploiement clinique. J’ai collaboré avec des cliniciens, des
ingénieurs et des experts réglementaires pour transformer les données brutes en décisions cliniques éclairées. Basé à Grenoble (France), j'envisage des missions en régions Rhône-Alpes et Côte d'Azur.
Central Atlas Tamazight
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Espagnol
Notions
Accepte de travailler sur site
Grenoble (jusqu’à 30 km), Lyon (jusqu’à 30 km), Annecy (jusqu’à 30 km), Chambéry (jusqu’à 30 km), Valence (jusqu’à 30 km)
Expériences
- IcadomConsultant GenAI pour secteur réglementé : Recherche CliniqueSECTEUR MÉDICALmars 2025 - juin 2025 (3 mois)Grenoble, FranceCRO specialized in clinical investigation and medical device evaluation.Project Goal: Design of a multi-functional AI assistant automating the processing of regulatory and clinicaldocumentation under EU MDR, ISO 14155, and GDPR.Main achievements:• Built a retrieval-augmented generation (RAG) enabling clinical teams to query regulatory content with LLMs.• Automated document templates and prefilled forms for study management.• Developed the full backend in Python / LangChain / Faiss DB / FastAPI, deployed via Docker on OVH Cloud.• Integrated a Flutter mobile and web interface for clinical and business users.• Implemented MLOps tracking via MLflow and version control through GitHub.• Reduced document search time by >70% and achieved Recall@5 >85%, Precision@5 >90%.Soft skills: autonomy, pedagogical approach, documentation rigor, stakeholder communication.
- Blue-OrthoAI Expert – Computer-Assisted Orthopedic SurgerySECTEUR MÉDICALseptembre 2021 - février 2025 (3 ans et 5 mois)Grenoble, FranceSubsidiary of Exactech (USA), developing navigation systems and surgical planning software.Mission: Develop and deploy AI pipelines for 3D bone segmentation, landmark detection, and surgical navigation.Key contributions:• Designed CNN-based segmentation algorithms for shoulder and hip CT scans (Dice = 98%).• Reduced pre-operative image processing time by 75% compared to semi-automatic methods.• Managed datasets of 58,000+ CT exams with multi-protocol normalization.• Collaborated with surgeons, QA engineers, and SW developers in a regulated ISO 13485/MDR environment.• Contributed to 4+ scientific publications and received the 2nd Prize at CAOS 2024.• Integrated AI models into C++ production pipelines and Azure Cloud.Soft skills: clear communication with clinicians, quality documentation, cross-functional teamwork.
- GipsaResearch Associate in Computer Vision & Deep LearningCENTRES DE RECHERCHEjuin 2017 - août 2021 (4 ans et 2 mois)Grenoble, FranceAcademic research (PhD and ATER contract) on vehicle segmentation and tracking in spatio-temporal video streamsusing GPU-accelerated architectures.Key results:• Designed hybrid GMM and CNNs for object detection and tracking on embedded GPU systems.• Achieved 4× improvement in inference speed with optimized CUDA pipelines.• Published 4 peer-reviewed papers and presented at international conferences.• Conducted reproducible experiments and developed a GPU optimization guide for video analysis.Technical stack: Python, PyTorch, OpenCV, CUDA, C/C++, Git, Linux HPC.
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