Dans le cadre de sa thèse vétérinaire, Nicolas a réalisé une étude très intéressante sur un de mes sujets de recherche : les variations du taux de lactose du lait dues à des modifications de l'intégrité de l'épithélium mammaire. La qualité de son travail a été récompensée par l'obtention du prix de l'Académie Vétérinaire de France.
Nicolas Decoopman
Data & Systems Engineer
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> Je
Comprendre.
Construire.
J'analyse et structure des systèmes complexes pour concevoir des solutions robustes et opérationnelles.
Vétérinaire de formation, j'en ai gardé la rigueur scientifique et le jugement en contexte à risque.
Je dispose d'une démarche diagnostique sur des architectures massives. Mon expertise combine data engineering, systèmes distribués et mise en place opérationnelle : de l'ingestion des données à la livraison d'outils décisionnels en production.
Comprendre le système et le construire
Ma stack technique.
Ingénierie et calculs.
Dompter la complexité par l'industrialisation de big data.
Précipitations extrêmes
Industrialisation d'un pipeline de traitement pour 60 ans de données climatiques. Optimisation des calculs via Dask sur cluster HPC pour diviser par 5 les temps d'ingestion.
DaskAirflowHPCPython
Couché de soleil
Système de visualisation géospatiale haute résolution. Traitement de MNT massifs pour modéliser l'ensoleillement topographique avec une précision infra-métrique.
C++OpenMPSlurmGDALHPC
Lactose et lactosémie
Modélisation mécaniste bi-compartimentale de flux physiologiques complexes. Transformation de données biologiques brutes en indicateurs de santé robustes.
RModélisationDiagnostic
Produits data.
Architectures full-stack, décision opérationnelle et interfaces scientifiques.
naivo
Application d'aide à la décision en montagne. Agrégation en temps réel de flux hétérogènes (météo, BERA, webcams) via une architecture robuste et réactive.
FastAPIStreaming APIETLPythonHigh Availability
nivéo
Système de monitoring nivologique. Visualisation interactive de séries temporelles pour le suivi des risques naturels et la sécurité des infrastructures.
AWSAstroPythonMapLibreDevSecOps
Résistance bactérienne
Classification de résistances bactériennes sur 94k features génomiques. Arbitrage de modèles Gradient Boosting pour maximiser la fiabilité du diagnostic (Recall 0.93).
XGBoostGénomiqueScikit-learnIABioTech
Fiabilité & excellence opérationnelle.
Qualité de code, automatisation et industrialisation du cycle de vie des données.
Portfolio
Industrialisation de la publication de contenu web. Pipeline CI/CD automatisé pour garantir une disponibilité continue et une cohérence technique totale.
AstroQuartoCI/CDGitHub ActionsAutomation
Analyse de sentiments
Système de NLP multicritères. Analyse de sentiments granulaire pour transformer des feedbacks textuels non structurés en données décisionnelles quantifiées.
NLPCamemBERTPyTorchTransformersIA
Données manquantes
Laboratoire de fiabilité de la donnée. Benchmark de méthodes de reconstruction pour assurer l'intégrité des analyses critiques face aux données incomplètes.
ImputationScikit-learnStatistiquesIA
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Mes partenaires.
Recommandations.
Jocelyne Flament
Enseignant-chercheur à l'Institut Agro Rennes-Angers
Antoine Blanc
Chef de projet Hydraulique et Risques Émergents - ONF
Nicolas a effectué un stage de très bonne qualité sur l'analyse des précipitations extrêmes en France à partir du modèle AROME de Météo France.
Juliette Blanchet
Chercheuse à l'Institut des Géosciences de l’Environnement (UGA)
Nicolas est une personne sérieuse, appliquée, d'une grande maturité et avec qui il est très facile d'interagir. Nicolas a également fait preuve d'une grande autonomie. Je ne peux que le recommander chaleureusement, j'aurais d'ailleurs moi-même aimé le garder !