Romain Ramassamy

Au cours de ces années, j'ai travaillé dans de multiples équipes et développé une expertise approfondie des produits phares de Zimmer Biomet, notamment ROSA Hip et ROSA Shoulder. J'ai contribué au développement de plusieurs outils essentiels en C++ et autres technologies clés. Plus récemment, j'ai mené des projets de recherche innovants axés sur le recalage 3D, la prédiction de landmarks anatomiques et le morphing 3D. J'ai notamment développé un modèle de segmentation sémantique 3D spécialisé pour les structures osseuses, utilisant PyTorch et des techniques avancées de deep learning. Ces projets ont requis une veille scientifique approfondie et la maîtrise de frameworks d'intelligence artificielle. Cette expérience diversifiée m'a permis d'apporter des solutions robustes en vision par ordinateur et IA, avec une orientation privilégiée vers la recherche et développement.

HAXIO enables manufacturing companies to significantly reduce their quality costs using automated 4.0 inspection systems, as well as artificial intelligence-driven software that can predict and prevent future production defects.

Amélioration et recherche d’algorithmes pour la localisation de caisses et de palettes industrielles dans l’espace 3D et 2D à l’aide d’outils de vision. L’ensemble du codage est effectué en C# et l’ensemble doit être administré par une interface graphique. Les connaissances obligatoires sont essentiellement de très bonnes connaissances en analyse vectorielle et en mathématique géométrique.

J'étais en charge des améliorations générale des algorithmes de computer vision ( tracking, machine learning, detection d'objet) dans le projet actuel en faisant des recherches bibliographique et des tests en langages de prototypage, afin d'être transmis à l'équipe de développement en C++. -Développement logiciel (C++) et amélioration des algorithmes de "computer vision" -Algorithmie : -Détecteurs et descripteurs de points clés (SIFT, SURF, PCA-SIFT) -Tracking -Vision 3D (Stéréovison) -Machine Learning (Réseaux de Neurones, SVM) -Analyse de données (Courbes ROCs, ACP, AFD, ... ) -Tests unitaires -MultiThreading/GPU -Bilbiothèque: -OpenCV, CERES, Arrafire, Boost, ...

Développement et validation de reconstruction 3D des différentes structures osseuses à partir de plusieurs images EOS prises à différentes orientations et positions dans l'espace 3D. (Non départ dans la région Montréalaise pour raison personnelle)

"Mise au point d'un algorithme de détection d'emboles et étude des images temps-fréquence de signaux Doppler transcrânien en vue d'une classification". La méthode employée se basait exclusivement sur une étude statistique du flux sanguin pour permettre la détection d'emboles et les segmenter. Des méthodes de classification ont été utilisées, notamment les SVM.