À propos de Bastien
Normalien (ENS Paris-Saclay), je me spécialise en Deep learning appliqué à la physique (Diplomé d'un master en Physique appliquées et Mathématiques appliqués).
A travers les projets que j'ai mené, je suis en capacité de:
- préparer et nettoyer des bases de données complexes,
- concevoir et entraîner des modèles de deep learning sur mesure (UNet, autoencodeurs, PINNs, ...)
- Fine-tuner des modèles existants,
- valider rigoureusement les performances (cross-validation, analyse des erreurs),
- rédiger un rapport structuré et interprétable, fournir une aide à la décision.
De part mes études à l'interface entre physique/mathématiques et IA, je suis en mesure de traiter des problèmes physiques complexes qu'un profil IA pur ne saurait pas traiter convenablement. Je maîtrise les outils Python, Numpy, Pytorch, JAX, Optuna, Weight And Biases. Je maitrise également le C++.
J'ai eu l'occasion de travailler sur des sujets me permettant de traiter l'ensemble des étapes clefs d'un projet de Deep Learning: création de la base de données, création d'un modèle, optimisation des hyperparamètres ,analyse des résultats, rédaction d'un contre rendu.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Ecole Normale Supérieure Paris-SaclayTravail encadré de rechercheHIGH TECHseptembre 2024 - mai 2025 (8 mois)Gif-sur-Yvette, FranceTravail de recherche de deux semestres lors de mon master 1 à l'Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay. Ce travail consistait en la prediction des processus d'endommagement et de fatigue dans les stuctures cristallines par l'implémentation d'un réseau de neurones convolutif de type Unet.
- Equipo de investigación Universidad de ZaragozaA Framework for prediction of cars drag coefficient and generation of optimized car shapes.HIGH TECHmai 2025 - juillet 2025 (3 mois)Saragosse, EspagneStage universitaire de fin master 1. Réalisé à l'Institut de Recherche en Ingénierie de l'Aragon (I3A), Zaragoza sous la tutelle de Mr Elias Cueto. Durant ce stage j'ai pu travailler sur la mise en place d'un réseau de neurones de type autoencodeur permettant à la fois la prédiction d'un coefficient de traînée d'un vehicule ainsi que la reconstruction de formes en apprenant une distance signée. Ces deux branches permettent la génération de nouvelles formes optimisées selon leur coefficient de traînée en interpolant dans l'espace latent. Le réseau était également géométriquement informé, permettant de meilleurs reconstructions des véhicules lors de l'inférence du modèle.
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Formations
- Classes PréparatoiresLycée Louis Lachenal2023Classes
- Master 1 Mathématiques appliquéesUniversité Paris-Saclay2026Master d'Analyse, Modélisation et Simulation. Contient des cours d'analyse des équations aux dérivées partielles, Proabilités avancées, Statistiques, Optimisation.
Certifications
- IELTSBritish council2024