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À propos de Priscillia

Développeuse C++ depuis 4 ans dans le secteur médical, j'ai acquis de nouvelles compétences en suivant une formation intensive Ingénieur Machine Learning en Python. Je recherche aujourd'hui des missions en tant que développeur C++/Qt confirmé ou en tant qu'ingénieur Machine Learning junior, de préférence dans le secteur médical au vu de mes expériences et de ma passion pour ce domaine mais je reste ouverte aux différentes missions.

Réalisations de Priscillia

Ingénieur développeur C++ (R&D)

Aquilab
mar. 2017 - jan. 2020

Lead développeur et référente technique du logiciel ARTIVIEW (solution logicielle de préparation de plans et d'évaluation de traitements de radiothérapie) avec gestion du processus de conception du logiciel ARTIVIEW.

Développement C++ :
- Algorithme relatifs à l'analyse d'image
- Interface homme machine avec Qt(IHM)
- Optimisation de code
- Multi-threading
- Tests unitaires

Management de projet (sur le logiciel ARTIVIEW):
- Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques
- Planification de projet (lancement, suivi, mise en production, clotûre)
- Organisation des analyse de risques et des processus de validation

Environnement de travail :
- Environnement de développement : Visual Studio C++
- Logiciel de gestions de versions : Tortoise Git, GitLab
- Librairies : Qt, Boost, ITK, VTK
- Logiciel de gestion de projet : Redmine, Trello

Ingénieur développeur C++

Surgiqual Institute
août 2016 - fév. 2017

Développement C++ pour des entreprises dans le domaine médical
Manipulation des bases de données MySQL
Conception de l'IHM avec Qt

Environnement de travail
- Environnement de développement : Visual Studio C++
- Libraires : Qt
- Logiel de gestion de version : Tortoise SVN
- Logiciel de gestion de projet : Redmine

Stage ingénieur développeur C++ (R&D)

Texisense
fév. - août 2016

Elaboration de méthodes numériques de mise en correspondance de données pour la modélisation biomécanique patient spécifique :
- Méthodes d'optimisation (recuit simulé, descente de gradient, ...)
- Optimisation de structure de données (KD-Tree)
- Mesures de similarité (Information Mutuelle, Distance des moindres carrés, ...)

Note de stage : 20/20
Langages de programmation : C++, .NET

Formation

juin 2020 - jan. 2021

Ingénieur Machine Learning

Openclassrooms en partenariat avec Centrale Supélec

-Traitement de données numériques, catégorielles, images et texte (nettoyage, prétraitements, réduction dimensionnelle, ...)
-Implémentation d'algorithmes supervisés et non supervisés de prédiction et de classification (Forêt aléatoire, CNN, .UNet, Transformers..)
-Analyse de performances de modèles

Projets d'étude:
-Prédiction du nutrigrade à partir des informations nutritionnelles d'un produit
-Prédiction de la consommation en CO2 et d'énergie totale de bâtiments à partir du permis d'exploitation commerciale
-Segmentation non supervisée de clients en E-Marketing
-Segmentation supervisée et non supervisée de textes
-Classification d'images grâce au Deep Learning
-Système de questions-réponses
-Compétition Kaggle: segmentation de glomérules rénaux sur des images TIFF

Environnement:
-IDE: JupyterLab, Google Colab, Kaggle
-Librairies: Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Seaborn, Keras, PIL, NLTK, PyTorch, Transformers
-Gestion de versions: Git, GitHub
-API: FastAPI, Heroku

sept. 2013 - sept. 2016

Ingénieur ENSMM généraliste

Ecole Nationale Supérieure de Mécanique et de Microtechniques

Formation généraliste à dominante mécanique avec dernier semestre à l'Université d'Exeter avec module de Machine Learning

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