Florent Gbelidji

ingénieur machine learning - data scientist

Paris, France

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Travaille en partie dans vos locaux et en partie en télétravail
Durée de mission
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
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  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
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Compétences (10)

Florent en quelques mots

Analyser les données, prototyper et déployer: voici les compétences que je mets à disposition en tant qu'ingénieur spécialisé en machine learning.

Diplômé de CentraleSupélec et de l'université Paris Descartes, j'ai eu l'opportunité de développer plusieurs solutions innovantes, basées sur le machine learning, pour les secteurs de la santé, de la finance ou même pour le développement de matériaux avancées. Ces solutions ont permis d'exploiter images, données textuelles ou séries temporelles. Je peux citer parmi celles-ci: le développement d'un réseau de neurones permettant de contribuer à l'accélération du temps de scan IRM.

Fer de lance de ma boîte à outils, Python, accompagné de son écosystème de bibliothèques pour le machine learning, m'assistent quotidiennement dans le développement de ces solutions tout comme la bonne humeur et l'agilité!

Expériences

octobre 2019 - Aujourd'hui | Paris, FRANCE

High tech

1QBIT

Machine Learning Researcher - Independent Contractor

Working fully remote from Paris, France with the team located in Vancouver, Canada.
Conducted research ac􀦧vi􀦧es for financial applica􀦧ons:
• Developed a question-answering model using NLP techniques to extract KPIs from a set of companies’ documents
Conducted applied research activities with Quantum Computing division:
• Developed a pipeline using Python and Tensorflow solving the electronic structure of molecular compounds using a recently published method based on
variational Monte Carlo methods and deep neural networks.
avril 2019 - septembre 2019 | Vancouver, British Columbia, CANADA

High tech

1QBIT

Machine Learning Researcher

Conducted applied research activities in Machine Learning for Healthcare division:
• Developed a pipeline using Python and Tensorflow to perform non-invasive body fluid monitoring out of sensors signals
• Leveraged information stemming from sensors with deep learning, classical machine learning and signal processing techniques.
février 2018 - août 2018 | Princeton, New Jersey, USA

Secteur médical

Siemens Healthineers

Research Intern

• Developed a pipeline using Python and PyTorch to learn Magnetic Resonance Imaging reconstruction with deep neural networks and variational methods
• Designed deep neural networks that learn transform domain operators (e.g. Fourier Transform)
• Published a patent: Machine-Learned Network for Fourier Transform in Reconstruction for Medical Imaging. US Patent Application 16/150,304 filed October 03, 2018, published December 12, 2019
juillet 2017 - janvier 2018 | Paris, France

Banque & assurances

Euronext Paris

Quant Research Analyst Intern

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Langues

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