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Julien CUQUEMELLE

PARIS

En résumé

De la robotique au data mining, l'intelligence artificielle est le fil rouge de ma carrière. L'apprentissage automatique (machine learning) et l'analyse prédictive, qui deviennent aujourd'hui étroitement liés à la performance de l'entreprise, sont mes centres d'intérêt principaux.

Des problématiques toujours plus complexes ainsi que l'augmentation de la volumétrie des données ont été l'occasion de développer mes compétences en programmation multicore (calcul parallèle et asynchrone), GPU (massivement parallèle) et distribuée.

En évolution constante (les technologies utilisées aujourd'hui n'existaient pas toutes il y a 5 ans), je recherche les solutions les plus opérationnelles pour résoudre des problématiques diverses allant de l'optimisation produit à la prédiction de résultats de campagnes marketing ou au diagnostic médical.


Mes compétences :
Logique floue
Analyse sensorielle
Cuda
Programmation objet
Agile
Python
Modélisation mathématique
Machine learning
C++
R & D
MATLAB, simulink
Data Science
Programmation parallèle, asynchrone
Intelligence artificielle

Entreprises

  • Criteo - Senior Software Engineer

    PARIS 2015 - maintenant Développeur Big data en environnement fortement agile
    - Software stacks : Hadoop, Spark,
    - Languages : C#, Python, Scala, Java

  • Intellitech - Ingénieur R&D Senior

    Sakiet Ezzit 2010 - 2015 Developpeur en charge de l'algorithmie et de l'architecture du backend de calcul de la solution xtractis®.
    - Gestion de projet agile (scrum)
    - Evaluation de bibliothèques et frameworks tierces parties.
    - Communication inter-process
    - Veille technologique et algorithmique

    Environnement technique :
    Visual Studio 2013 (C++11) - STL - Boost - POCO C++ - zmq/0mq - protobuf - google test

  • Intellitech - Ingénieur R&D senior

    Sakiet Ezzit 2009 - 2010 Accélération des algorithmes de machine learning de la suite xtractis®.
    Exploration de 4 axes :
    - optimisation des structure de données pour favoriser la localité des accès mémoire
    - programmation SIMD (sse2)
    - programmation parallèle multithread.
    - programmation Cuda pour exécution du code de calcul sur GPU

    résultat : accélération de l'application d'un facteur supérieur à 50 par rapport à une version monothread non optimisée.

    Environnement technique :
    Visual Studio 2010 (C++), Cuda, API threads win32, profiler AQTime

  • Intellitech - Développement d'affaire

    Sakiet Ezzit 2007 - 2015 Promotion et développement de l'approche xtractis® :
    - Conception d'étude et préconisations de recueil de données
    - Conception et réalisation de modélisations prédictives
    - Formation et support client
    - Identification de nouveaux domaines d'application
    - Démonstrations sur stand lors de congrès internationaux.

  • Intellitech - Ingénieur de recherche

    Sakiet Ezzit 2003 - 2007 R & D sur le produit xtractis® : suite logicielle dédiée à la modélisation prédictive et au datamining par extraction automatique de connaissances. L’approche est fondée sur les théories du flou et de l’apprentissage automatique.
    Environnement technique : Matlab, Fuzzy logic Toolbox, Visual Studio 2005 (C++)

    Applications de cette approche innovante sur diverses problématiques transversales :
    - analyse sensorielle (prédiction de profil sensoriel, optimisation de formulation, segmentation de consommateurs, prédiction du liking des segments de consommateurs)
    - finance (modélisation d'expertise financière, modélisation de marché)
    - conception de produit (modélisation des relations entre paramètres de conception / dimensionnement et caractéristiques produit fini, puis optimisation des spécifications sous contrainte de production)
    - QSAR (http://fr.wikipedia.org/wiki/Relation_quantitative_structure_à_activité, pour la modélisation de toxicité et d'efficience de molécules)

  • Intellitech - Ingénieur de recherche

    Sakiet Ezzit 2000 - 2003 Développement d'outils de simulation (simulation environnement et capteurs) et développement d'algorithmes de positionnement pour le système xpark!® : stationnement en créneau automatique utilisant des capteurs ultrasons classiques en automobile.
    Environnement Technique : Matlab, Simulink, Fuzzy Logic Toolbox

    2 démos disponibles ici :
    - http://www.youtube.com/watch?v=uoUw3C0dC7Y
    - http://www.youtube.com/watch?v=VAH9NOGjxXo

  • Robert Bosch - Technicien R&D

    Saint Ouen Cedex 1999 - 1999 - Amélioration des performances d'un système de détection des ratés d'un moteur à explosion intégré au calculateur d'injection d'un véhicule.

    - Accélération drastique de la procédure manuelle de paramètrage du système sus-mentionné

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