Rémi Koenig

- Création d’un système de motion capture sans marqueurs, adopté par plus de 15 studios et créateurs - Financement public sécurisé - Modèle de deeplearning avec PyTorch - Webapp Next.JS - Communication temps réel et streaming video avec Websocket et WebRTC

- Conception et mise en production d’un SaaS permettant plus de 500 simulations par jour - Frontend React, backend Python+PostgreSQL, communication temps-réel avec gRPC - Management d’une équipe pluridisciplinaire de 6 personnes en méthode agile

- Déploiement d’un data lake couvrant 100 % des unités opérationnelles - Accès aux KPIs de production <10 secondes pour 5 équipes métiers

●​ Developed, implemented and deployed ML models ○​ Recommendation system for flights (“Best Flights” feature) ○​ Estimate flight price (used in flights search calendar) ●​ Statistical analysis for A/B testing ○​ Statistical power estimation ○​ Training and support for data interpretation ●​ Technologies: XGBoost, Keras, R, statsmodel

Helped develop BaseCase's cloud-based software for the life sciences industry, enabling market-access teams turn their health economic models into cutting-edge HTML5 and JavaScript interactive apps.

Worked with various statistical and data visualization tools to analyze large collections of clinical data. My work there complemented a collaboration project with INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) in 2011, during which I undertook a large-scale data mining project while I was specializing in ICT and Health.