À propos de Nathan
Ingénieur IA / Machine Learning spécialisé en PyTorch, Graph Neural Networks, optimisation et scientific machine learning, j’aide les entreprises à concevoir des modèles de machine learning robustes pour des problèmes techniques, scientifiques et industriels.
Mon expertise couvre le développement de pipelines ML complets : analyse des données, prototypage, entraînement de modèles, évaluation, optimisation des performances et industrialisation progressive. J’ai une expérience forte sur les modèles de deep learning appliqués à des systèmes complexes, notamment les graph neural networks, les modèles substituts de simulation, l’optimisation et les problématiques liées à la microélectronique.
Je peux intervenir sur des missions telles que :
- développement de modèles PyTorch / deep learning ;
- création de prototypes ML à partir de données complexes ;
- amélioration ou refonte de pipelines d’entraînement ;
- optimisation de performances CPU/GPU ;
- mise en place de métriques, validation, tracking d’expériences ;
- implémentation d’articles de recherche ou de méthodes avancées ;
- accompagnement technique sur des projets IA à forte composante R&D.
Mon objectif est de transformer des problématiques complexes en solutions concrètes, testables et exploitables, avec une attention particulière portée à la qualité du code, à la rigueur expérimentale et à la compréhension métier.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Phd studentPhd StudentHIGH TECHmars 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 3 mois)Grenoble, FranceIngénieur et Doctorant, je combine l'état de l'art académique avec les exigences de production industrielle. Je conçois des systèmes d'IA capables de traiter des données complexes à grande échelle.Industrialisation de l'IA : Je ne me contente pas de créer des modèles ; je construis l'infrastructure logicielle qui permet de les entraîner, de les valider et de les monitorer de manière fiable.Maîtrise de la "Big Compute" : Expert en environnements distribués, je sais faire tourner des modèles lourds sur des infrastructures HPC.Qualité Code & Rigueur : Je livre du code Python structuré, documenté et testé, prêt à être intégré dans des environnements professionnels exigeants.Technologies clés : PyTorch (Expert), GNN, HPC, Python Scientifique.
- StmicroelectronicsDeep Learning EngineerHIGH TECHaoût 2022 - mars 2023 (7 mois)Crolles, France
Ingénieur R&D Deep Learning (Pré-Doctorat) STMicroelectronics
Préparation technique et opérationnelle d'un projet de recherche industrielle à grande échelle.Mise en place de l'infrastructure ML : Configuration des environnements de développement et structuration du code pour garantir la reproductibilité des expériences.Prototypage Rapide : Développement des premières preuves de concept (POC) en Deep Learning pour valider la faisabilité des approches sur des données industrielles.Montée en expertise PyTorch : Maîtrise avancée du framework et implémentation des "Best Practices" de développement Python.
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- Ingénieur GénéralisteENSMM (École Nationale Supérieure de Mécanique et des Microtechniques)2022Cursus ingénieur axé sur l'intégration hardware/software. Spécialisation académique : Conception et Réalisation d'Objets Connectés (IoT, Systèmes embarqués). Projet de fin d'études mêlant computer vision et objets connectés pour l'industrie.