À propos de Romain
Ingénieur R&D spécialisé en vision par ordinateur et deep learning, avec une expérience qui couvre toute la chaîne : de la recherche appliquée jusqu'au déploiement en production sur cible contrainte.
J'interviens sur des problématiques d'imagerie où la précision compte vraiment : imagerie médicale 3D (segmentation, détection de landmarks anatomiques, registration), rendu temps réel (super-sampling et débruitage neuronal pour le path tracing), et reconstruction/scan 3D.
Je ne me contente pas d'entraîner des modèles existants : je modifie l'architecture pour la coller à la problématique. Ajout de têtes spécialisées, remplacement ou adaptation de blocs Transformer, redesign des mécanismes d'attention, modification des chaînes de filtres, j'adapte le réseau à la contrainte (précision, latence, mémoire) plutôt que l'inverse. Je conçois, j'entraîne, j'optimise, et je mets en service.
Compétences techniques:
Computer Vision : détection (YOLO, FPN), segmentation (nnU-Net), détection de landmarks, architectures hybrides CNN + Transformer (Swin, BiFormer, ViT), registration d'images médicales (Elastix, VoxelMorph)
Deep Learning : PyTorch, conception et modification d'architectures, entraînement, pipelines d'inférence unifiés
Imagerie 3D : volumes médicaux (CT/IRM), nuages de points, capteurs de profondeur (Orbbec)
Déploiement & optimisation : TensorRT, quantification, inférence edge (Jetson), Modal, conteneurisation
Full-stack pour produire des solutions complètes : Python, React / Next.js, Node.js, APIs, intégration cloud (Vercel, Supabase, Firebase)
Je préfère comprendre ce qu'on cherche à résoudre avant de coder. Choix d'architecture documentés, code testé, mise en production réelle.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- AMDR&D AI développeurfévrier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)Montpellier, FranceEn charge de la recherche, de la modification et de l'optimisation de modèles de Deep Learning existants. Application directe à l'amélioration du NSSD et au développement de solutions de débruitage (denoising) temps réel pour le jeu vidéo.
- Zimmerbiomet,Développeur Python/C++(AI division)juin 2022 - février 2026 (3 ans et 8 mois)Montreal, QC, CanadaJe me suis spécialisé dans la segmentation sémantique d'os anatomiques (scapula, humerus, pelvis, etc.) avec une maîtrise approfondie des architectures UNet 3D et 2D. Plus récemment, j'ai consacré la dernière année à des projets de recherche innovants, axés sur le recalage 3D, la prédiction de landmarks anatomiques (Heatmap regression model) et le morphing 3D. Ces travaux nécessitent une expertise en lecture et compréhension d'articles scientifiques, ainsi qu'une maîtrise des frameworks de deep learning comme PyTorch et VTK/ITK.
- AutologDéveloppeur vision artificiellefévrier 2021 - mai 2022 (1 an et 3 mois)Montreal, QC, CanadaDéveloppement de modèle AI et intégration d'inference pour la reconnaissance de défauts dans des matériaux de bois.
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Formations
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- Master 2Université Paul Sabatier (Toulouse III)2015Master 2