Ingénieur NLP & Solutions ML
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Université de Perpignan, France
Développement de modèles de deep learning pour l'analyse de matrices de fluorescence 3D excitation-emission (EEM/MEEF) afin d'identifier et caractériser différentes signatures biochimiques. Comparaison des approches de deep learning avec des méthodes chimiométriques classiques (PARAFAC, PLS-DA) et mise en place de techniques d’augmentation de données adaptées aux contraintes des signaux spectraux.
Université du Danemark du Sud, Danemark
Développement d’un système d’apprentissage par renforcement prêt pour la production combinant Proximal Policy Optimization (PPO) avec Monte-Carlo Tree Search (MCTS) pour tâches de décision séquentielle avec optimisation d’hyperparamètres. Implémentation de pipeline d’entraînement et d’évaluation utilisant Stable-Baselines3 et environnements Gymnasium avec monitoring de performance et métriques de succès pour validation de modèles RL.
