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Présentation
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.
Expériences et références
Ingénieur développeur C++ (R&D)
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++
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)
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
Formations
Ingénieur Machine Learning
-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
Ingénieur ENSMM généraliste
Formation généraliste à dominante mécanique avec dernier semestre à l'Université d'Exeter avec module de Machine Learning
Statistiques
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Vérifications
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