Loïc Lauréote

CV_Studio — Edge AI / Computer Vision Platform Conception et développement d’une plateforme modulaire de vision par ordinateur temps réel pour usages industriels. Développement de pipelines IA edge optimisés (ONNX, YOLO, tracking multi-objets, audio/video processing). Intégration de flux caméra IP/RTSP, GPU et périphériques industriels dans des environnements contraints. Architecture logicielle complète : acquisition, inférence, supervision temps réel et déploiement. Optimisation des performances CPU/GPU et réduction des coûts matériels d’inférence. Packaging et distribution d’applications standalone Windows (PyInstaller, dépendances natives, FFmpeg, CUDA). Déploiement terrain, configuration infrastructure et maintenance opérationnelle. Analyse des besoins métier, relation client et adaptation des solutions aux contraintes industrielles. Développement full-stack produit : prototypage, architecture, déploiement et support utilisateur.

Niveaux : Seconde, Première, Terminale Description du poste : Responsable de l’enseignement des bases de l’informatique et de l’ingénierie à des élèves de lycée, avec un accent sur la pédagogie active et l’innovation. Conception et animation de cours intégrant la programmation, les algorithmes, les réseaux, ainsi que l’approche projet. Encadrement de travaux pratiques et de projets collaboratifs visant à développer l’autonomie, la rigueur et la créativité des élèves. Mise en place d’activités favorisant l’apprentissage par la pratique (Arduino, Python, développement d’applications simples), en veillant à relier les savoirs fondamentaux à des problématiques concrètes. Coordination avec les équipes pédagogiques pour garantir la cohérence des parcours d’apprentissage et l’atteinte des objectifs.

Formateur Machine Learning – Éducation Nationale Développement de modules et kits de formation Conception et développement de modules de formation en machine learning pour les enseignants d’informatique. Création de kits pédagogiques intégrant du code Python clair et maintenable, des supports de cours détaillés et des exercices pratiques adaptés aux niveaux des apprenants. Élaboration de ressources facilitant l’enseignement du machine learning, avec un équilibre entre théorie et application concrète. Accompagnement des enseignants et production de supports Rédaction de supports pédagogiques et de guides pratiques permettant une prise en main efficace des concepts clés du machine learning. Développement de démonstrations et d’exemples de code destinés à illustrer les principes fondamentaux et avancés du domaine. Animation de sessions de formation et accompagnement des enseignants dans l’intégration de ces contenus dans leurs cours. Gestion de projet et développement de formations sur mesure Rédaction de devis et définition de plans de formation adaptés aux besoins des enseignants et des établissements. Conception de parcours pédagogiques structurés facilitant la compréhension et l’adoption des outils d’apprentissage automatique en classe. Développement d’un écosystème de formation basé sur des ressources accessibles et évolutives, garantissant une montée en compétence progressive.

Portage et modernisation du code Réécriture d’un code C++ en Python pour moderniser un pipeline traitant >30 Go de données par jour, tout en améliorant la maintenabilité et la performance. Réadaptation du modèle de données pour optimiser le stockage et le traitement parallèle des gros volumes. Optimisation et parallélisation du traitement des données Utilisation de Pandas pour structurer et manipuler efficacement les données massives. Implémentation de multiprocessing pour paralléliser les traitements et accélérer le processing des fichiers volumineux. Développement d’une API avec FastAPI pour exposer les résultats et permettre l’intégration avec d’autres services. Automatisation et orchestration Mise en place d’un orchestrateur Airflow pour automatiser et monitorer les traitements, garantissant un flux de données fluide et fiable. Optimisation du transfert de données via FTP, assurant l’ingestion sécurisée et rapide des nouvelles données quotidiennes.

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Développement d’algorithmes d’analyse de performance des fonds Conception et implémentation d’un algorithme de détection de chute de performance basé sur le Drawdown maximal, permettant d’identifier les périodes de forte baisse et d’alerter les gestionnaires de fonds. Développement d’un modèle de scoring des fonds, intégrant le Ratio de Sharpe, le Ratio de Sortino et la volatilité historique, pour aider à la prise de décision d’investissement.#morningstar Automatisation et orchestration des pipelines de données Mise en place de pipelines Airflow pour l’agrégation et l’analyse quotidienne des données financières, avec des mises à jour journalière des performances des fonds. Intégration avec l’environnement Google Cloud Platform (GCP) pour le stockage et le calcul distribué.

Video Transcoding platform development, Rabbitmq/Ansible/Jenkins

Python IT Developer / Openerp specialist

Consultant/Développeur informatique Support HPC

Développement d'applications python Support HPC N1/N2

Outils Python d'analyse d'images : Modéle transgénique (GFP) de détection de pollution des eaux (métaux lourds, perturbateurs endocriniens).

Développement d''outils de classification des éléments transposables.

Recherche de signature transcriptionnelle de transdifférenciation Lymphocyte B, Macrophage.