À propos de Valentin
Normalien diplômé du MVA avec des expériences différentes dans la data science (Huawei, New York University, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière).
Je suis passionné par le machine learning, et j'aime particulièrement résoudre des problèmes complexes. Je n'hésite pas à développer des solutions innovantes pour satisfaire mes clients, j'ai d'ailleurs un brevet à mon actif.
Je propose des comptes-rendus de qualité, où je vulgarise au maximum mon travail pour faciliter la compréhension de mes interlocuteurs.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Tarbes (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 20 km)
Expériences
- HUAWEIChercheur interne en machine learning fondamentalTÉLÉCOMMUNICATIONSseptembre 2020 - janvier 2021 (5 mois)Boulogne-Billancourt, FranceCréation de méthodes innovantes en machine learning compatibles avec les nouvelles technologies de télécommunications (5G/6G). Développement d'une architecture de code complexe et de méthodes mathématiques innovantes. Dépôt d'un brevet, finalisé en Août 2021.
- Institut du Cerveau et de la Moëlle EpinièreChercheur interne en machine learningBIOTECHNOLOGIESavril 2020 - août 2020 (4 mois)Paris, FranceCréation d'un logiciel de détection d'anomalies du cerveau liées à la maladie d'Alzheimer.
- New York UniversityChercheur interne en machine learningEDITION DE LOGICIELSmai 2019 - août 2019 (3 mois)New York, États-UnisCréation d'un logiciel de publicité intelligentes, pour améliorer l'expérience utilisateur sur les plateformes de streaming vidéo.
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Formations
- Master MVAENS Paris-Saclay2020« M comme Mathématiques » – Le parcours aborde le traitement et l’analyse des données en tant que discipline mathématique, dans la mesure où elle renouvelle les mathématiques. « V comme Vision » – Images, vidéos, mais aussi signaux sonores ou acoustiques, texte, séquences génomiques et autres données alphanumériques constituent des données complexes qu’il s’agit de modéliser. « A comme Apprentissage » – Tous les algorithmes classiques et nouveaux de représentation et d’interprétation des données dans les champs émergents requièrent une compréhension fine de leur structure et de leur géométrie. Vous pouvez consulter le site de la formation : https://www.master-mva.com/
Certifications
- C1 AdvancedCambridge University2019