Data Scientist & Machine Learning Engineer
Spécialiste en apprentissage automatique avec une expertise unique en transport optimal et biologie computationnelle. Passionné par la transformation de données complexes en insights actionnables et la création de solutions IA innovantes.
Je suis un Data Scientist passionné et rigoureux, spécialisé dans l'apprentissage automatique et la biologie computationnelle. Mon travail se concentre sur l'application de techniques de pointe comme le transport optimal pour analyser des données complexes et à grande échelle. Je suis motivé par la découverte de solutions élégantes qui transforment des problèmes complexes en insights actionnables, avec une approche à la fois technique et pédagogique.
Maîtrise approfondie des algorithmes ML, du Deep Learning, et des techniques d'optimisation avancées. Spécialisation unique en transport optimal et applications bioinformatiques.
Publications dans Nature Communications, Bioinformatics, ICML. Développement d'outils open-source utilisés par la communauté scientifique internationale.
Passion pour la transmission de connaissances complexes. Création de visualisations éducatives et organisation de workshops techniques pour démocratiser l'IA.
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Algorithmes ML, transport optimal, et optimisation avancée avec des applications en biologie computationnelle
Analyses statistiques rigoureuses, tests d'hypothèses, et modélisation bayésienne avec focus A/B testing
Réseaux de neurones avancés, architectures innovantes et applications médicales avec explainability
Dashboards interactifs, storytelling de données et visualisations 3D immersives
Algorithmes optimisés, structures de données avancées et préparation technique complète
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Projets à fort impact basés sur l'analyse des besoins du marché et mes expertises uniques
Interface complète pour non-techniciens avec calculs de puissance statistique automatisés
Prédictions énergétiques avec modèles LSTM et interfaces temps réel
Algorithmes hybrides collaborative/content-based avec MLOps intégré
Plateforme éducative 3D pour comprendre les algorithmes ML
Interface diagnostic assisté avec techniques d'explainability et Ethical AI
Pipeline automatisé complet de la donnée au modèle déployé
Travail de recherche se concentrant sur le transport optimal pour la biologie computationnelle.
Lire l'article CodeJ'ai mis en place des modèles pour l'apprentissage à partir de différentes modalités multi-omiques unicellulaires.
Lire l'article CodeJ'ai proposé une méthode d'apprentissage non supervisée de métrique spatiale.
Lire l'article CodeJ'ai proposé une nouvelle méthode d'analyse des données d'omiques monocellulaires utilisant des distances de transport optimal.
Lire l'article CodeInstitut Pasteur & ENS PSL | 2020-2024
Institut Polytechnique de Paris | 2019-2020
Télécom Paris | 2017-2020
Classe préparatoire Masséna, Nice | 2015-2017