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Richard FaucheronRF

Richard Faucheron

Deep Learning, Scientific Computing

125 €/jour
Toulouse, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Richard

Deep Learning Engineer expérimenté, je propose mes services en freelance pour développer des algorithmes d’apprentissage profond depuis l’état de l’art et les adapter à vos problématiques métiers.

Diplômé de l’école d’ingénieur ENSIMAG et de l’Université de Grenoble Alpes en Statistiques et Mathématiques Appliquées, j’ai travaillé avec plusieurs laboratoires de recherche évoluant dans différents domaines comme l’imagerie médicale, le traitement de données satellite et la bioacoustique.

Autonome et curieux, je m’adapte aux problématiques métiers pour définir avec vous les méthodologies les plus appropriées. Mes compétences s'étendent du prétraitement des données jusqu’à l’analyse des résultats, en passant par le développement de l’architecture neuronale, l’entraînement du modèle et le protocole de validation.
Je peux également développer de simples applications intuitives vous permettant de manipuler mes scripts en autonomie ainsi que de visualiser les résultats et sorties intermédiaires du modèle.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • Centre National de la Recherche Scientifique
    Research Engineer in Scientific Computing
    AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
    septembre 2020 - septembre 2022 (2 ans)
    Toulouse, France
    - Brightness maps reconstruction from aperture synthesis (radiometric data inversion).
    - Develop deep learning algorithms, alternative to classical regularized inversion methods.
    - Context of the SMOS spatial mission
    - Visualization
    - Python programming
  • IRD
    Deep Learning Engineer
    ENVIRONNEMENT
    août 2018 - juillet 2019 (11 mois)
    Nouméa, New Caledonia
    - Develop artificial neural networks, Random Forest algorithms
    - Species identification from complex audio recordings
    - Signal processing, bioacoustic
    - Research project developpment
    - R programming
  • INSERM
    Data Scientist
    SANTÉ & BIEN-ÊTRE
    avril 2018 - juillet 2018 (3 mois)
    Grenoble, France
    - Develop artificial neural networks : automated medical image segmentation
    - Develop Shiny dashboard apps to do predictions and analysis utilizing trained models
    - Write user and developer guides
    - R programming

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Formations

  • Master II - Science in Industrial and Applied Mathematics, Data Science Track
    National School of Computer Science and Applied Mathematics of Grenoble
    2020
    Master II - Science in Industrial and Applied Mathematics, Data Science Track
  • Master I - Statistics and Data Science, Mathématiques computationnelles et appliquées
    Université Grenoble Alpes
    2018
    Master I - Statistics and Data Science, Mathématiques computationnelles et appliquées

Compétences (11)

Catégories