MATHIS BAUDRILLARD

• Python, R (Analyse de données, Modélisation)
• Machine Learning & Deep Learning (Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch)
• Mathématiques pour Data Science
• Visualisation : Power BI, Excel
• Bases de Données : SQL, NoSQL
• Big Data : Écosystème Hadoop, Spark, Elasticsearch
• Programmation & Développement : C/C++, C#, Java, Next.js, React, Angular
• Environnement & Outils : Linux/Ubuntu, Git, Culture DevOps
• Autres : Informatique Quantique (Qiskit), Gestion de Projet

• Certification DataScientest - Python pour Data Analysis
• MOOC Gestion de Projet - Tronc commun Gdp 21

• Français - Langue maternelle
• Anglais - Courant - TOIEC 805 (B2)
• Coréen - Notions

• Sciences et nouvelles technologies
• Intelligence artificielle
• Passion pour la Formule 1
• Robotique
• Photographie
• Pratique du Judo pendant 7 ans
• Pratique du Badminton pendant 4 ans

Diplôme d'ingénieur                                                                                           09/2020 – 06/2025

ECE – Paris

Majeure : DATA et IA section internationale (en anglais)

Option d'approfondissement : Informatique et Technologie Quantique 

Semestre d'échange universitaire                                                                 09/2022 – 12/2022 

Kyungpook National University – Daegu, Corée du Sud 

Cours : Algorithme, Structure de données, Architecture PC (RISC-V), Systèmes bouclés, Coréen 

Bac scientifique (mention bien)                                                                     09/2017 – 06/2020 

Lycée Privé Jeanne D'Arc – Montrouge 

Projet de Fin d'Études : Prédiction en Formule 1 (PolePredict)

• Conception et développement de modèles de Machine Learning (avec LightGBM et Optuna) pour prédire divers aspects des courses F1.
• Utilisation des APIs OpenF1/Ergast pour la collecte et le prétraitement des données.
• Création de features spécifiques et implémentation de pipelines de prédictions "Live" (dépassements, position finale, arrêts aux stands, pneus) et "Upcoming" (qualification, course).

Projet Pluridisciplinaire en équipe : Résolution d'enquêtes criminelles par IA (Forensica)

• Conception et développement d'une solution automatisée pour la résolution d'enquêtes criminelles, intégrant des technologies avancées d'IA (LLM). 
• Utilisation des API de Google et d'OpenAI pour automatiser la collecte et l'analyse de données. 
• Mise en place d'une gestion de base de données robuste pour le stockage et la manipulation des informations recueillies. 

Vainqueur de la compétition de robotique autonome ECE CUP 2022

• Développement d'un robot autonome de A à Z : conception mécanique/électronique, modélisation et assemblage, puis programmation C du contrôle (Arduino) et de l'intelligence embarquée (reconnaissance visuelle OpenCV, algorithme décisionnel).

Autres projets

• Réalisation d'un algorithme de reconnaissance vocale en C sur Arduino Due
• Participation à une compétition Kaggle en Python (librairie Scikit), Feature Engineering & Model Implementation - Fini top 3 / 60 groupes
• Intervenant Modélisation 3D dans la Junior Entreprise de l'ECE : réalisation de modèles 3D détaillés pour les véhicules blindés Griffon et Jaguar de l'Armée Française