À propos de Joachim
Ingénieur diplômé de l’École Centrale de Lyon et titulaire d’un Master en Computer Science de l’Université KTH de Stockholm, je propose mes services en Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Statistical Learning et Computer Vision.
💻 Fort de multiples projets dans ces domaines, je maîtrise Python et ses principaux outils : PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, pandas, matplotlib et NumPy.
🔬 J’ai notamment :
- Mis en œuvre différentes architectures de deep learning (Transformers, CNNs, RNNs)
- Développé mes propres implémentations d’algorithmes de RL (PPO, DDPG, Q-Learning)
- Réalisé, lors d’un stage, un logiciel complet en Python permettant de détecter des satellites sur des vidéos prises depuis la Terre
- Conçu un simulateur de caméra embarquée sur un satellite en orbite
📩 N’hésitez pas à me contacter pour échanger sur vos besoins ou discuter de votre projet.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Inria saclayResearch InternSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSoctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)Gif-sur-Yvette, France- Research Internship under the supervision of Lionel Mathelin (CNRS), Onofrio Semeraro (CNRS) and Rémy Hosseikhan-Boucher (CMAP).- Leveraging the Signature Transform (from rough path theory) to parametrise policies dependent on historical trajectories.- JAX implementation of Continuous Time RL algorithms based on Signature Transform.
- ExotrailComputer Vision InternAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEavril 2024 - août 2025 (1 an et 4 mois)Toulouse, FranceDéveloppement d’outils de traitement d’images et de simulation dans le domaine spatial.
- Conception en Python d’un logiciel complet permettant de détecter automatiquement des satellites sur des vidéos prises depuis le sol, à l’aide de méthodes avancées de vision par ordinateur et d’optimisation de traitement.
- Développement d’un simulateur de caméra embarquée sur un satellite en orbite, intégrant la modélisation des paramètres physiques (trajectoire, luminosité, perturbations optiques) pour générer des données réalistes.
- Utilisation intensive de bibliothèques Python telles que SciPy, OpenCV, NumPy et matplotlib, avec un code structuré et documenté pour une intégration en production.
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Formations
- MSc. Electrical Engineering & Computer ScienceKungliga Tekniska Hogskolan (KTH)Reinforcement Learning, Deep Learning, Machine Learning Theory, Control Theory, Robotics
- Diplôme d'Ingénieur GénéraliseEcole Centrale de LyonMathématiques appliquées, Théorie de la Probabilité, Machine Learning, Automatique, Algorithmie, Informatique et Programmation