antoine_777

Je suis spécialisé dans la modélisation et l'Intelligence Artificielle : avec une connaissance approfondie de la modélisation en finance quantitative, j'ai aussi réalisé des projets en Computer Vision (reconnaissance d'images sur des données satellitaires, reconstitution 3D en Cuda) en faisant appel à des techniques récentes d'Intelligence Artficielle.

Les langages que j'utilise quotidiennement sont le C++ et Golang. Je connais bien R (langage de statistique) et Python, ainsi que les modèles de Machine Learning / Deep Learning.

Ayant créé et enseigné un cours de Finance Computationnelle à l'Ecole Centrale Paris sur GPU ("Pricing d'options parallèle sur GPU "), je suis clair et concis dans la façon de communiquer de maîtriser. Je considère qu'une langue informatique est une langue vivante qui doit s'écrire avec un style concis et élégant.

Ma connaissance approfondie du monde de la programmation et de la modélisation vient de mon background en finance quantitative (ancien trader quantitatif). En conséquence, les problématiques d'optimisation sous contraintes, de modélisations, d'intelligence artificielle, de calibration de modèles et plus généralement de toute problématique peu ou prou quantitative me sont relativement familières.

Parmi mes réalisations :
-un software de trading algorithmique qui traîte sans intervention humaine que j'utilise, avec mon équipe (C++, 800 000 lignes de code), développé continuement depuis 10 ans.
-un modèle d'Intelligence Artificielle qui analyse les mammographies et qui classifie avec 95% d'exactitude les tumeurs cancéreuses (un bon radiologue est autour de 80%) (concours Kaggle, (FastAI/Python) ).
-un logiciel d'IA qui analyse des photos d'écrans de produits de luxe sur n'importe quel site marchand et qui classifie correctement la catégorie (rouge à lèvre, parfum etc...), le prix, la contenance (outils utilisés : Golang et Tensorflow, IA sur la reconnaissance d'image, OpenCV, 4000 lignes de code, pour une startup dans laquelle je suis advisor),
-un prototype, pour mon utilisation personnelle, de logiciel qui parcourt différents sites d'annonces immobilières en historisant les prix et qui élimine les doublons (C++ et Golang, 1000 lignes);
-un modèle d'IA qui analyse les photos satellitaires et qui reconnait certaines types d'immobiliers (FastAI, Python),

Compétences :
Tech : C++ (expérimenté), Golang (expérimenté), Python (bon niveau), Postgresql, FIX engine, parallélisme, R, Postgresql, temps-réel, REST API, Linux, FreeBSD, Cuda (remise à niveau nécessaire).
IA : Tensorflow, FastAI (surcouche de PyTorch), reconnaissance de caractères (Tesseract), vision (OpenCV), Transfer Learning, CNN, Support Vector Machines etc....
Calcul : parallélisme, programmation dynamique, optimisation (algos génétiques, descente de gradient), Monte Carlo, différences finies, arbres trinomiaux, modélisation de produits financiers complexes (dérivés structurés).

Ayant construit des softwares "mission-critical", où chaque bug est potentiellement catastrophique, j'ai ce réflexe, dans le développement, d'intégrer ces problématiques de fiabilité / lisibilité / sécurité / extensibilité future.
Par ailleurs, être parfois utilisateur de certains de mes softwares, me permet de développer avec une approche user-centric et idiot-proof.

Cette vision stratégique au niveau du software qui dépasse la simple compétence technique, génère une économie de temps / d'argent / de stress considérable sur le moyen/long terme. Par expérience, le léger surcoût payé aujourd'hui est rentabilisé au décuple sur le long-terme en terme de coûts de maintenance.

Quand je ne suis pas devant mon laptop, féru de littérature et de philosophie, je nage (jusqu'à entre 10 et 15 km / semaine), skie, et fais du kitesurf.