Mon expérience professionnelle

Informations générales

• Date : November 2020 - Maintenant
• Entreprise : CEA
• Lieux : Paris, France
• Aptitudes développées : Python, C++, Cuda, TensorRT, Réseaux de Neuronnes profonds

Description de l'entreprise :

Le Commissariat de l'énergie atomique (CEA) est un acteur majeur du numérique français et européen. Il a pour objectif de faire de la recherche et de transmettre le savoir vers le milieu industriel. Le Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST) est l'un des trois insituts du CEA Tech, il est spécialisé dans la recherche sur les systèmes numériques intelligents.

Description du poste :

Je travail en tant que dévelopeur pour N2D2 (Neural Network Design & Deployment), un projet open source permettant l'apprentissage et la l'inférence de réseau de neuronnes profond ainsi que leurs déploiements sur matériel embarqué. Le projet est disponible sur GitHub. I work as one of the developer of N2D2 (for 'Neural Network Design & Deployment'), an open source CAD framework for Deep Neural Network (DNN) simulation and full DNN-based applications building. The project is available on GitHub.

Informations générales

• Date : Novembre 2019 - Juillet 2020
• Durée : 8 mois
• Entreprise : IRISA
• Lieux : Lannion, France
• Aptitudes développées : Python, Recherche, Rédaction, Logique Floue, IA Symbolique, Flask, Docker

Description du poste :

Dans le cadre de mon stage de fin d'étude, j'ai travaillé dans les laboratoires de l'Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), au sein de l'équipe SHAMAN. L'objectif de ce stage était d'améliorer une méthode de génération de résumés linguistiques d'une base de données massive. Un résumé linguistique correspond à un ensemble de propriétés floues, par exemple : "La plupart des corbeaux sont noirs". Pour générer ce genre de résumé, les approches classiques ont une complexité linéaire en fonction de la taille de la base de données et exponentielle en fonction de la taille du vocabulaire. L'équipe SHAMAN a proposé de s'appuyer sur des méta-données stockées par les Systèmes de Gestion de Base de Données pour éviter le parcours séquentiel de la base de données. Leur méthode est parfaite dans le cas où les propriétés à étudier sont atomiques, mais perfectible dans le cas d'une conjonction de propriétés (par exemple: "La plupart des corbeaux sont noirs et grands").

Dans un premier temps, j'ai réalisé une étude bibliographique afin d'étudier la cause des erreurs d'estimation et j'ai proposé plusieurs solutions. Lors de mon stage; l'utilisation d'histogrammes multidimensionnels ayant été la solution retenue. Ensuite, j'ai travaillé sur l'implémentation de 3 histogrammes multidimensionnels (MHIST, GENHIST et STHOLES) en Python (3.6.9). Enfin, j'ai utilisé Docker et Flask afin de créer une API dockerisée pour qu'il soit plus facile de reprendre le travail que j'ai réalisé en stage. Le code développé pendant le stage est disponible sur GitHub.

Expérience acquise :

Ce stage m'a permis d'améliorer mes capacités de lecture et de synthèse d'articles scientifiques. Il s'est déroulé majoritairement à distance à cause de l'épidémie de COVID-19. Ces conditions de travail m'ont permis de développer mon autonomie et de découvrir le monde du télé-travail. J'ai aussi découvert de nouvelles problèmatiques inhérentes au travail de chercheur telles que la reproductibilité des résultats d'un article scientifique.

Informations générales

• Date : Juin 2019 - Août 2019
• Durée : 2 mois
• Entreprise : National Chiao Tung University
• Lieux : Hsinchu, Taïwan
• Aptitudes développées : Python, Keras, Anglais

Description du poste :

Pendant l'été 2019, j'ai passé 2 mois à la National Chiao Tung University (NCTU) à Taïwan dans le laboratoire Intelligent Electronics and System-On-Chip (IESOC).

Tout au long de ces 2 mois, j'ai travaillé sur la détection d'émotions en utilisant les signaux ECG (électrocardiogramme) et PPG (photoplethysmogramme). Pour cela, j'ai utilisé un CNN (Réseau de neurones par convolution) avec la librairie Keras (v2.24). J'ai aussi pu travailler sur des problèmatiques telles que la détection de pics et l'implémentation d'un système temps réel. En effet, l'objectif final du stage était d'implémenter le CNN sur la carte JetSon Nano de NVIDIA.

Expérience acquise :

Ce stage a été riche en expériences et fut une découverte du monde de la recherche très positive. J'ai pu comprendre les difficultés de travailler dans un laboratoire de recherche. Même si la thématique du stage ne tombait pas dans celle que j'ai pu aborder lors de mes études, j'étais avide d'apprendre et d'appréhender ce sujet. Ces deux mois ont confirmé mon désir de faire de la recherche.

Informations générales

• Date : Juillet 2018 - Août 2018
• Durée : 2 mois
• Entreprise : Orléans Métropole
• Lieux : Orléans, France
• Aptitudes développées : Shell Script, Réseaux, Linux

Description du poste :

J'ai passé 2 mois lors de l'été 2018 à la Métropole d'Orléans dans la direction des systèmes d'information (DSI). Pendant cet été, j'ai pu travailler sur les deux sujets suivants.

1. La mise en place d'un service de supervision en utilisant l'OS Centreon. Je suis arrivé au moment de la fusion des services de DSI de chaque commune. Dans ce contexte, la DSI d'Orléans a décidé de mettre à jour son système de supervision. Pendant mon stage, j'ai pu observer un vrai réseau et développer mes connaissances sur les réseaux et la virtualisation.
2. Gestion de l'Active Directory (AD). L'AD était composé d'utilisateurs qui n'avaient pas été supprimés. Ce projet était très intéressant puisque je devais trouver un faisceau d'indices me permettant de discriminer les utilisateurs actifs des inactifs. Pour cela j'ai développé des scripts Power Shell.

Expérience acquise :

Ce fut mon premier stage technique, il m'a permis de découvrir beaucoup dans le domaine de la gestion de réseaux et de découvrir le monde du travail. On m'a par ailleurs donné de nombreuses responsabilités, notamment lors du nettoyage de l'Active Directory. Où la suppression d'un utilisateur actif aurait été pénalisante pour l'entreprise.