Medhy Vinceslas

Pilotage technique et encadrement d'une équipe de 3 à 5 Data Scientists et Data Engineers sur des projets ML à fort enjeu industriel, dans un contexte international, déployés sur les usines du groupe. Optimisation & Recherche Opérationnelle Ordonnancement par Reinforcement Learning de l'approvisionnement des pièces sur lignes de production, pour limiter les arrêts de ligne. Prévision de la demande (supply chain) et prédiction des temps de cycle de production pour l'optimisation de la planification industrielle. Leadership technique Encadrement et montée en compétence de 3 à 5 Data Scientists et Data Engineers : revues de code, mentoring, diffusion des bonnes pratiques ML et ingénierie logicielle. Data Engineering à l'échelle Industrialisation de pipelines de données massives sur Palantir Foundry (PySpark, SQL) pour exploiter les données issues des usines à l'échelle du groupe.

Conception et déploiement d'algorithmes de computer vision industrielle pour l'optimisation des processus de production des usines FIS (Interior Systems) et FAS (Automotive Seating) du groupe. Projets mis en production en environnement usine. Détection de squelettes d'opérateurs en environnement usine "in the wild" pour l'analyse des cycles de travail et postures, avec une conception RGPD-native (anonymisation à la source, pas de stockage d'images identifiantes). Détection d'anomalies sur plaques d'aluminium : défauts représentant 0,02% de la surface sur images haute résolution - problème de déséquilibre extrême traité via architectures et stratégies d'échantillonnage adaptées. Segmentation de sièges automobiles et détection de plis (wrinkles) pour le contrôle qualité en ligne de production.