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Vincent TROUILLET

Issy les Moulineaux

En résumé

Intégrateur logiciel senior avec de nouvelles compétences en data science.
Adaptable et créatif.

Python | Linux | C | R | Méthode Agile | git | Java | SPAD | Jenkins | ElectricFlow | android | jira | stash | QtWebkit | Atlassian Confluence | C++| logiciel embarqué | automatisation des tests | gephi | pyspark

Certifié "data science" @ École Polytechnique Exécutive Éducation
Docteur en physique spécialité télédétection (université Paris Diderot)

Mes compétences :
C
C++
Java
JavaScript
Clearcase
Git
Jenkins
Intégration
Jira
Agile
SPAD
Analyse de données
Python
R

Entreprises

  • Cisco - Intégrateur logiciel

    Issy les Moulineaux 2005 - maintenant Intégrateur logiciel, scrum master, devops.
    - En charge de l'écriture, de l'automatisation, et du passage des tests dans le pipeline de l'intégration continue.
    - Déploiements stacks head-end dans le cloud de développement.
    - Participation à l'intégration du player google dans la solution legacy
    - En charge du build et de la correction de bugs pour le POC de la boite RDK du projet NOOS (Portugal)
    - Intégration logicielle de différentes parties de la STB (satellite/cable/réseau/vod/scanning)
    - Intégration de la fonctionnalité browser internet QtWebKit
    - Développement de différents scripts de tests automatiques (python, cucumber)
    - Build management.
    - Préparation et suivis des démos legacy IBC 2014 & 2015
    - Travail en multi-site Inde, Israël

    Environnement : Java, C, python, Git, Synergy, ClearQuest et ClearCase – Atlassian Confluence, Jira et Stash – Jenkins, Artifactory – cucumber - Linux, Windows- android studio- ElectricFlow

    Intégrateur logiciel dans un contexte télévision numérique.
    - Intégration logicielle de différentes parties de la STB (satellite/VOD/scanning/primo installation/maintenance)
    - Robustesse.
    - build management
    - Formation d'ingénieurs Indiens (4 personnes)
    - Travail en multi-site Inde, Israël

    Environnement : Java, C, Synergy, ClearQuest et ClearCase - Linux, Windows

  • Alten - Ingénieur logiciel

    Boulogne-Billancourt 2000 - 2005 Canal plus technologie / NDS france 2001 - 2005
    - Projet Pilotime (opérateur canal +) . Pré-intégration et intégration des fonctions transverses et du paiement par carte bancaire.
    - Projet ORBIT. Intégration du mediastart (primo-installation, navigateur, post-installation, lancement d'applications).

    Française des jeux 2000 - 2001
    - Portage de l'application de jeux existante sur un nouvel OS (QNX);
    - Réalisation de la partie IHM;
    - Etude, spécification fonctionnelle et réalisation embarquée;
    - Intégration, tests unitaires des différentes versions.

    Environnement : C, C++, Synergy - UML - Linux, Windows, QNX

  • Institut Pierre-Simon Laplace - Ingénieur de recherche

    1998 - 2000 Développement des algorithmes de traitement de données radar et lidar;
    Automatisation des programmes de traitement;
    Visualisation en temps réel des données lidar (dans un avion).

    Environnement : fortran, C - Linux,Windows -TexLaTex

Formations

  • Ecole Polytechnique Executive Education

    Palaiseau 2018 - 2018 certification

    OBJECTIFS :
    - Comprendre et s’approprier les Data Sciences
    - Appréhender les enjeux du Big Data
    - Identifier et assimiler les outils et techniques pour résoudre des problèmes complexes d’analyse des données
    - Découvrir comment les appliquer à ses missions professionnelles
    - Assimiler les clés de compréhension pour interagir avec les spécialistes dans un cadre professionnel ou académique

    Environn

  • Coursera.Org

    Cours En Ligne 2017 - 2018 certification

    The Deep Learning Specialization is designed to prepare learners to participate in the development of cutting-edge AI technology, and to understand the capability, the challenges, and the consequences of the rise of deep learning. Through five interconnected courses, learners develop a profound knowledge of the hottest AI algorithms, mastering deep learning from its
    foundations (neural networks) t

  • CNAM Paris : Conservatoire National Des Arts Et Métiers

    Paris 2017 - 2018 validation unité d'enseignement

    OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES:
    Explorer, décrire et interpréter des données dans leur aspect multidimensionnel. Le cours s'appuiera sur la pratique du logiciel SPAD.

    COMPÉTENCES VISÉES :
    Etre en mesure à l'issue de l'enseignement de produire des études statistiques (rédaction d'un rapport) mettant en jeu les techniques d'analyse factorielle et de classification.

    Environnement : SPAD

  • Université Paris VII Denis Diderot (Paris)

    Paris 1993 - 1997 Doctorat

    Etude des possibilités d'un LIDAR pour l'étude de la climatologie nuageuse.

  • Université Paris VII Denis Diderot

    Paris 1992 - 1993 D.E.A

    Etude des instruments de télédétection (radar, sonar, lidar, radiomètre,...).

Réseau

Annuaire des membres :