À propos de Virgile
Ingénieur - spécialisé en machine learning avec une expertise sur:
- le traitement d'images et vidéos avec les méthodes et architectures de réseaux de neurones pour la détection d'objet, les segmentations sémantique et panoptique.
- la gestion d’information spatiale avec le traitement de données satellites, de données géolocalisées (fichiers .tiff et geojson) et la télédétection, également en utilisant les réseaux de neurones, en particulier avec le framework torchgeo.
- l'analyse de donnée, le calcul scientifique et matriciel avec numpy et scikit‐learn.
- l'optimisation globale de code développé en Python. Étude des complexités spatiales (utilisation de la mémoire), temporelles (calcul de la vitesse d’exécution) et mesures des performances.
Mes compétences techniques:
- Langage: Python, Bash
- Framework Deep Learning: Pytorch, TorchGeo, Mmdetection, HuggingFace Transformers
- Logiciel SIG et 3D/photogrammétrie: QGIS, Agisoft Metashape
- Base de données: PostgreSQL (+PostGIS)
Au plaisir de travailler avec vous !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Electric DreamIngénieur Deep LearningJEUX VIDÉO & ANIMATIONseptembre 2022 - septembre 2022 (1 mois)Paris, FranceSupport technique dans un projet de développement de deep fake avec *pytorch* ciblés sur le visage d'une personne se regardant dans un miroir:- Installation de CUDA, gestion de drivers NVIDIA et utilisation du gestionnaire d'environnements CONDA .- Présentation des derniers dépôts github introduisants les modèles state-of-the-art de deep learning en la matière.- Aide technique dans le développement d'une solution pour la détection automatique de visage et d'un rognage au niveau du buste avec mediapipe et opencv.- Génération d'un deepfake type *face-swap* à partir d'une vidéo type.- Génération d'un deepfake type *face-reenactment* à partir d'une vidéo type.- Démonstration de restauration d'images et de vidéos deepfakes en haute résolution (Real-ESRGAN, GFPGAN).
- ParticulierIngénieur Deep LearningDÉFENSE & ARMÉEdécembre 2022 - décembre 2022Paris, France- Optimisation d'un modèle de panoptic segmentation avec pytorch et modification d'un dataset d'images au format coco (JSON).
- Image and Video Understanding Lab | IVUL - CEMSE | KAUSTResearch EngineerHIGH TECHavril 2021 - janvier 2022 (9 mois)Thuwal, Arabie saouditeArticle lié à la mission: https://www.kaust.edu.sa/en/news/utilizing-artificial-intelligence-to-uncover-the-kingdoms-ancient-stone-structures- Développement d'un algorithme pour la détection automatique à grande échelle de structures archéologiques dans la péninsule arabique en utilisant les architectures de détection d'objets suivantes: FasterRCNN, CenterNet (keypoints) et DETR couplé à l'imagerie satellite.- Création d'un dataset géolocalisé avec des fichiers geojson au format *coco* .- Développement d'un algorithme pour une approche multi-échelle des détections sur les images satellites avec l'ajout de métadonnées et de nouvelles méthodes de visualisation.- Création et mise à jour de bases de données avec la génération de cartes interactives.
Avis
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- InternImage and Video Understanding Lab | IVUL - CEMSE | KAUST2022MSc Visiting Student à l'Image and Video Understanding Lab (IVUL) de la King Abdullah University of Science and Technology. - Développement des bases d'un algorithme pour la détection automatique à grande échelle de structures archéologiques dans la péninsule arabique en utilisant des méthodes d'apprentissage profond, des données satellitaires et la télédétection. - Développement d'un algorithme pour une approche multi-échelle avec l'ajout de métadonnées et de nouvelles méthodes de visualisation. méthodes de visualisation. - Création et mise à jour de bases de données avec les structures découvertes.
- Classes préparatoires aux grandes écoles PCSI/PSIInstitut Stanislas Cannes2015