Pierre Gastellu

Enfant, j'ai nourri une fascination pour l'intersection complexe de la médecine et de la robotique, imaginant un avenir où la technologie pourrait révolutionner les soins de santé. Cette passion m'a inculqué un désir d'explorer les domaines de l'innovation et de la résolution de problèmes. Par conséquent, j'ai choisi une voie dans l'ingénierie, désireux de contribuer aux avancées pouvant avoir un impact positif sur les vies.

Après avoir obtenu mon diplôme d'ingénieur à l'ISEP, j'ai récemment complété une formation de deux mois en science des données, ce qui m'a permis d'acquérir une base solide dans ce domaine. Pandas (logiciel) · Scikit-learn · Keras · TensorFlow · HuggingFace · Machine Learning Operations (MLOps) · Docker · MLflow · Google Cloud Platform (GCP)

J'ai une expérience de neuf mois en tant qu'ingénieur d'études et de développement chez CS GROUP, où j'ai géré des tickets, travaillé sur le support au flux lié au banc d'essai client, analysé des codes C et C++, et résolu des problèmes grâce aux spécifications et aux tests associés. J'ai également participé à l'obsolescence de logiciels LGS avec des tests de validation. Auparavant, j'ai été développeur web junior chez izencia, où j'ai testé des pages de l'API Marvel sous ReactJS, pris en main NodeJS, utilisé MongoDB et Postman, développé un bot sur discord, et assisté à la gestion du service client. Je maîtrise les outils et les méthodes essentiels de la data science et de l'IA en Python, tels que Scikit-Learn, Keras, Docker et GCP, que j'ai appris et pratiqué au Wagon. Je suis également titulaire du TOEIC.

2019 - Assistant de recherche au C2N ( Tests de microcontroleurs

2022: Développeur en React.js avec MongoDB chez Izencia ( Création d'API et de bot Discord )

2023 : Ingénieur d'étude et de développement chez Safran ( résolution de tests de validation et d'intégration sur banc en C, Python et C++)

2024 : Bootcamp de Data Science et d'intelligence artifielle avec l'utilisation de Scikit-learn et de Snowflake, Tensorflow en Python, SQL avec du scraping aussi. 

: Bootcamp de Data Science et d'intelligence artifielle avec l'utilisation de Scikit-learn et de Snowflake, Tensorflow en Python, SQL avec du scraping aussi. 

Cette formation m'a permis de travailler sur un projet de Deep Learning sur des radios pour aider les médecins a repéré des tumeurs mais aussi pour l'optimisation du temps dédié à l'analyse de celles-ci.