CV MATLAB : Les meilleurs consultants enregistrés

Aperçu des emplois de Nicolas,
freelance MATLAB résidant dans la Seine-Saint-Denis (93)

Gérant. Data-conuence,
2017 -
Activité de l'entreprise : Accompagnement, de la conception à la mise en production, de plateformes web d'annonces
classées dans l'innovation de leurs technologies et de leurs procédés.
Réalisations : Mise en place chez les clients d'API REST basées sur de l'IA, de la dénition du cahier des charges à la
mise en production, ainsi que de l'écosystème associé : outil de data visualisation et d'aide à la décision, prédiction
des performances et de coût, établissement de l'architecture logicielle/matérielle.
Leviers d'innovation : La réutilisation des concepts/développement sur d'autres produits, innovation incrémentale
compatible avec les méthodes agiles, éligibilité des travaux R et D au crédit impôt recherche. Réduction des coûts
d'infrastructure. Outils théoriques et numériques permettant de comprendre les modèles.
Management : Dimensionnement, aide au recrutement et encadrement technique de l'équipe pour chaque projet.
Langages/technologies : Python, Google Cloud Platform, ElasticSearch, Cuda, Golang, SQL, Terraform, Redis
Mathématiques/algorithmie : Matrices sparse, Transport Optimal, Calcul de Lagrangien, Clustering, Méthodes de
sous-gradient, Théorie des graphes, Natural Language Processing. Optimisation de portefeuilles : Modèle de Markowitz. Apprentissage par renforcement.
&bull Leader technique transverse en métrologie. Chauvin-Arnoux, 2014, 3 ans et 5 mois. CDI
Description du poste : Mise en place de la métrologie numérique d'appareils embarqués de mesures temps-réelles
dans le cadre d'un cycle en V. Forte collaboration avec les services électronique, mécanique, et produit. Expertise
algorithmique transversale.
Réalisations : Développement et validation de la métrologie dans le respect de normes IEC, IEEE, NF. Réduction des
coûts de l'électronique et de la mécanique. Participation aux choix des composants électroniques de calculs.
Management : 3 ingénieurs et 3 étudiants en C/C++ sur ARM cortex. 2 ingénieurs en VHDL sur intel (Altera) FPGA
Langages/technologies : C/C++, Python, ARM Cortex, Matlab
Mathématiques/algorithmie : Optimisation proximale, Modélisation par EDP, EDO et EDS, Transformée de Fourier
rapide, Méthode gradient projeté, Descente de gradient stochastique, Approximation polynomiale/rationnelle.

Ingénieur d'étude. CNRS, (suite du doctorat),

2013 -
CDD
Sujet : Estimation du support de la source corticale, classication par apprentissage semi-supervisé, de données provenant d'un dispositif d'imagerie optique. Mise en place de la méthode d'apprentissage, interprétation des résultats des
points de vue de la viscoélasticité et de la neurobiologie.
Langages/technologies : MATLAB, Python, C/C++
Mathématiques/algorithmie : Transformée de Fourier-Laplace, regression non parametrique de Ridge avec matrice
de pénalisation et projection, détection de singularité par transformée en ondelette, réseaux de neurones, bootstrap
&bull Ingénieur d'étude (Doctorant). Université Paris Dauphine, 2009/2012, 3 ans. CDD
Sujet : Modélisation, études théorique et analyses statistiques, régression par apprentissage non-supervisé et nonparamétrique, de données réelles.
Langages/technologies : MATLAB, Python, C/C++, Cuda
Mathématiques : réseaux de neurone non-linéaire, régression moindre carré, transformée de Fourier-Laplace, solution
fondamentale, optimisation non-convexe, méthode de Monté-Carlo, régression polynomiale
&bull Échange international. MIT, Cambridge, États-Unis, 2012, 4 mois.
Sujet : Simulation numérique des solutions d'une équation intégrale. Rédaction du plan du projet pour l'obtention d'une
bourse de la Fondation des Sciences Mathématiques de Paris. Prévision de la durée et du budget nécessaire
Financement : 70% Bourse Fondation Sciences Mathématiques de Paris, 30% CNRS.
Langages/technologies : MATLAB, Python
Mathématiques : Transformée de Fourier-Laplace, diérences nies

Autres expériences
2011 -
École d'été de neurodynamique, 2 semaines, Université d'Ottawa, Canada.
Financement : 80% CNRS, 20% Université d'Ottawa.
Sujet : Implémentation d'un estimateur de corrélation inversé. MATLAB, 2010 Encadrement d'un étudiant de l'ENSAE ParisTech, 3 mois.
Sujet : Construction par éléments nis de la solution d'une équation diérentielle.
2009-2011 Chargé d'enseignement en mathématiques, Université Paris Dauphine (75h), ENSAE ParisTech (64h).
probabilité, calcul diérentiel, optimisation, théorie de la mesure et de l'intégration, TP de R.
2005 ********
Terminale S spé. mathématiques, terminale STAE, première S.

Métrologue spécialisé en algorithmie. Chauvin-Arnoux, depuis 2014, 3 ans et 1 mois.
Sujet principal Métrologie numérique d'un appareil embarqué de mesure temps-réelles ux entrant 7.2 To/jours, sortant
0.26 To/jours dans le cadre d'un cycle en V. Expertise algorithmique transversal. Python, C/C++
Responsabilités occupées Ingénieur développement logiciel.

1. Faisabilité
Lecture appronfondi de norme IEEE, IEC et NF, sensibilisation aux brevets
Etude de complexité algorithmique, calcul de ux de données, empreintes mémorielles. SCILAB
Répartition des composants de calcul entre cible séquentielle et concurrent.
Estimation des incertitudes objectifs des mesures critiques. SCILAB
Modélisation et simulation de l'acquisition de signaux électriques pertubés quanti cation, harmoniques, bruit
blanc, saut de phase/amplitude...

2. Spéci cation/architecture
Méthodes algorithmiques gradient conjugué projeté, optimisation proximale, descente de gradient stochastique,
Monte Carlo, transformée de Fourier rapide, Intégration numérique, di érence nie
Architecture pour système séquentielle multi-tache, priorités, ux inter-taches, événement, séquenceur, singleton,
producteur/consommateur, visiteur, façade
Architecture pour système concurrent coordination des calculs, horodatage, synchronisation, ajustage, multi-
plexage, parallélisation
Interfaces avec la partie IHM et la partie électronique

3. Conception/développement
Blocs à fortes composantes algorithmiques
Librairie de calcul optimisé pour l'architecture asm,C/C++
Outil de test Python unitaire pour composant concurentiel FPGA .
Séquenceur C/C++ dans un OS temps réel en cours .

4. Encadrement de trois étudiants conception, développement en C, test unitaire, validation , 6 mois
5. Suivi de prestataires aux forfaits réunion hebdomadaire, revue de document d'architecture et de conception
6. Conseil Python pour développeurs C++

7. Expertise algorithmique sur 4 projets approximation polynomiale locale, spline interpolation, methodes de
FourierFourier-like, design de ltre
Ingénieur d'étude. CNRS, suite du doctorat , 2013, 1 ans et 1 mois.
Sujet Estimation du support de la source corticale, classi cation par apprentissage semi-supervisé, de données provenant
d'un dispositif d'imagerie optique. MATLAB, Python, C++
Responsabilités occupées Ingénieur d'étude en mathématiques appliquées.
1. Mise en place de la méthode d'apprentissage
Méthodes utilisées Transformée de Fourier-Laplace, regression non parametrique de Ridge avec matrice de
pénalisation et projection, détection de singularité par transformée en ondelette, moyennage, bootstrap empirique
Démonstration théorique de la convergence de la méthode
Implémentation de l'algorithme MATLAB et MEX système distribué , puis C/C++, Python mono-coeur
Validation de l'algorithme sur des données synthétiques fortement bruitées bruit blanc et bruit basse fréquence
2. Analyse de données réelles
Application de la méthode d'apprentissage à des données d'imagerie
Interprétation des résultats du point de vue de la viscoélasticité et de la neurobiologie
Expériences professionnelles 2/2
Doctorant contractuel en mathématiques. Université Paris Dauphine, 2009/2012, 3 ans.
Sujet Modélisation et analyses statistiques, regression par apprentissage non-supervisé et non-paramétrique, de données
réelles. MATLAB, Python, C++
Responsabilités occupées Doctorant contractuel en mathématiques appliquées.
1. Modélisation et étude théorique
Dé nition d'un ensemble de dynamiques regroupant la viscoélasticité linéaire, la thermodynamique linéaire,
l'électromagnétisme, l'acoustique, les réseaux de neurones
Étude théorique des solutions de ces dynamiques construction, propagation nie/in nie, décroissance
2. Mise en place de la méthode d'apprentissage
Méthodes utilisées réseaux de neurone non-linéaire, non-lineaire regression moindre carré, transformée de Fourier-
Laplace, solution fondamentale, optimisation non-convex, monté carlo, regression polynomials puissance entière
et rationnelle
Démonstration du caractère bien posé de l'estimation
Dé nition d'un algorithme d'estimation du milieu
Implémentation de l'algorithme MATLAB, MEX puis C/C++, Python
Validation de l'algorithme sur des données synthétiques fortement bruitées bruit blanc et bruit basse fréquence
Échange international. MIT, Cambridge, États-Unis, 2012, 3 mois.
Financement 70 Bourse Fondation Sciences Mathématiques de Paris, 30 CNRS.
Sujet Simulation numérique des solutions d'une équation intégrale. MATLAB, Python, OpenGl
Responsabilités occupées Echange international.
1. Rédaction du plan du projet pour l'obtention d'une bourse de la Fondation des Sciences Mathématiques de Paris
Prévision de la durée et du budget nécessaire
Dé nition des points clés du projet
2. Simulation numérique des solutions de l'équation
Choix de méthodes numériques pour résoudre l'équation
Estimation théorique de l'erreur lors des calculs numériques
Implémentation d'une partie de ces méthodes MATLAB puis Python, OpenGL
Reproduction numérique de données provenant d'un dispositif d'imagerie optique
Autres expériences
2011
École d'été de neurodynamique, 2 semaines, Université d'Ottawa, Canada.
Financement 80 CNRS, 20 Université d'Ottawa.
Sujet Implémentation d'un estimateur de corrélation inversé. MATLAB, puis C/C++.
2010
Encadrement d'un étudiant de l...