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Maxime Portaz

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Machine Learning Engineer

Paris, France

web@<firstname><lastname>.com

github.com/maxgreat


Compétences

Deep Learning Frameworks:

  • Pytorch
  • Tensorflow
  • Jax

Programming Languages:

  • Python
  • C++
  • C#
  • Swift


Expérience professionelle

Ingénieur en IA - Graphcore
Sept. 2021 - Current

Graphcore - Paris/Bristol
Aider et supporter les clients dans leur adoption des IPUs pour leur modèles de Deep Learning.

Langages : Python
Domaines : Machine learning, Deep Learning, Computer vision, Natural Language Processing, etc.
Outils : Pytorch, Tensorflow, Jax, Poplar


Ingénieur de recherche - Trax Retail
Mai 2020 - Sept 2021

Trax Retail - Paris

  • Machine Learning pour magasin autonome (frictionless)
  • Réseau de neuronnes sur smartphone pour la detection et la classification d'objets
  • Détection et tracking de personnes en magasin avec multi-caméra
Type de modèles : CNN, RNN, LSTM, Fast-RCNN, et Yolo.
Langages : Python, NodeJS, Swift
Domaines : Machine learning, Deep Learning, Capteurs tactiles, data multimodales, People Tracking, reconnaissance d'actions
Outils : Pytorch, OpenCV, Tensorflow, AWS


Ingénieur de recherche et Product Owner - Qwant Research
Nov. 2018 - Mai 2020
Membre de Qwant Research, sur la partie recherche d'images.
  • Deep Learning pour la représentation d'image
  • Classification d'image et de texte
  • Test déploiement sur IPUs Graphcore (lien)
  • Publication d'une nouvelle approche pour la recherche d'image et de texte(lien)
  • Product Owner de QISS (Qwant Image Similarity Search)
Langages : Python, C++, Javascript
Domaines : Indexation d'images, Deep Learning, Traitement de la langue (Natural Language Processing), représentation d'images/documents et de requètes.
Outils : Pytorch, Vespa, Kubernetes, NVidia DGX, Microsoft Azure, Graphcore IPUs


Chercheur doctorant - Laboratoire d'informatique de Grenoble
Sept 2015 - Oct. 2018

  • Reconnaissance de scènes et de gestes avec des réseaux de neurones profonds
  • Recherche d'image et Identification d'instance avec de l'apprentissage à se classer (learn to rank)
  • Big-data et transfert d'apprentissage sur petites collections de données
  • Création de base de données et annotation pour l'apprentissage
Langages : Python, C++
Domaines : Indexation d'images, Deep Learning, représentation d'images, reconnaissance d'action.
Outils : Pytorch, OpenCV, Caffe


Ingénieur de recherche - Inria
Nov. 2014 - Août 2015

Pervasive Interaction - Inria Grenoble.

  • Design Narratif avec Figurines Expressive : video
  • données multi-modales
  • Moteur de rendu 3d
  • Motion Capture avec Kinect
Langages : C++
Domaines : modèles 3D, génération de scènes, fusion de données
Outils : OpenGL, Kinect SDK.


Education

Université Grenoble Alpes
2015 - 2018

Doctorat - Recherche d'information multimédia


Ensimag - UGA
2013 - 2015

Master
MOSIG Master Of Science In Grenoble - Graphismes, Vision et Robotique


Université Joseph Fourier
2010 - 2013

Licence - Mathématiques et Informatique