Benoit LAGADEC

– Pratiques MLOps et monitoring des données clients.MIFlow et Déploiement/Testing via Kubernetes – Numpy, pandas, scikit-learn, PyTorch – GitLab, GitHub, VSCode.

– Mise en place de modèle prunné. – Optimisation et introduction de graph CUDA – Wrappeur Vulkan pour amélioration de la qualité d'image FSR, DLSS

– Moteur deep learning temps réel (C++ TensorRT PyTorch). – Tracking personne et analyse d'image. – Optimisation CPU GPU. – Clustering de feature maps (DBSCAN), projection t-SNE. – Entraînement supervisé & non-supervisé;. – Co-supervision CIFRE. Management d'une équipe de 4 personnes. – Mise en production.

– Mise en place de la tarification IATA Check. – Maintenance de l'application.

– Mise en place de calculateur destiné à le mesure d'audience (bigdata): Multithreader en c++. – Obtention du label OJD. – Calcul de chemin de conversion. – Calcul de KPI pour le management Orange (Key Performance Indicator).

– Industrialisation du produit QSKIN : service CUTIS – Mise en place de l'analyse automatique d'image – Comparaison à l'analyse d'un dermatologue. – Cahier de recette

– Image analyste : Service PRAO – Segmentation d'objets et tracker d'objets en milieu sous marin. – Integration sur A.U.V (Autonomous underwater Vehicle )

– Enseignant en License LPSIL Cours de statistiques. – Cours d'algorithmie et théorie de Graphes. Réalisation de cours de programmation WEB (SMIL, SVG).