Expériences

Stages en entreprise et en institut de recherche, et projets réalisés en formation ou en autonomie : bioinformatique, instrumentation, data science et développement d'outils.

Expériences professionnelles

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  avr. 2025 – oct. 2025·Institut Pasteur de la Guadeloupe · Stage · 7 mois · Guadeloupe · Hybride

  Ingénieur bioinformatique

  Participation à deux projets de recherche sur la caractérisation génomique de souches bactériennes résistantes aux antibiotiques (plasmides, diversité génétique, diffusion épidémiologique). Pipelines Python pour l'analyse de génomes hybrides (Illumina + Nanopore), détection des gènes de résistance et facteurs de virulence, outil d'analyse génomique pour SNPs et identification de doublons/clones. Visualisations interactives (Dash/Plotly), analyses multivariées (PCA, t-SNE, UMAP).

  PythonGénomiqueDashPlotlyIlluminaNanopore
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  mai 2024 – juil. 2024·ESYCOM · Stage · 3 mois · Île-de-France · Projet ANSES

  Ingénieur recherche

  Conception d'un boîtier pour un dispositif d'analyse cellulaire (CAO, impression 3D). Caractérisation d'une micro plaque d'électrodes. Interface Python et MATLAB pour l'analyse de données de bio-impédance.

  PythonMATLABCAOImpression 3DBio-impédance

Projets

• 2026·Projet personnel

  Portfolio

  Site portfolio personnel conçu avec Next.js (App Router), React et Tailwind CSS, déployé sur Vercel. Architecture modulaire : Header avec navigation desktop et menu burger responsive, footer, composants réutilisables (boutons, texte brouillé). Intégration de SCSS pour le menu mobile et d’un hook useMediaQuery pour l’adaptation aux écrans. Animations et transitions, bouton « Retour en haut » pour une navigation fluide. Mise en avant des projets, d’une page contact et d’une page d’accueil soignée. Code maintenable et évolutif.

  Next.jsReactTailwind CSSApp RouterSCSSResponsive
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  févr. 2024 – mai 2024·Projet E4 commandité par Sense City, ESIEE PARIS

  Instrumentation de citronniers pour caractériser leurs facteurs de stress

  En équipe de sept, développement d'un biocapteur d'impédance pour surveiller la santé des citronniers en environnement contrôlé, soumis à deux facteurs de stress (sécheresse et inondation) et à une période en conditions optimales. La bio-impédance mesure les propriétés électrophysiologiques du tissu végétal : une faible résistance indique une bonne hydratation, une résistance élevée signale le contraire. Mission technique : Raspberry Pi 4 couplée à un Analog Discovery 2, automatisation de la collecte (24 mesures/jour), analyse des données avec graphiques horaires, quotidiens et hebdomadaires. Développement d'un capteur d'hygrométrie sous Arduino pour vérifier les résultats. Les résultats ont fidèlement reflété l'état de santé des végétaux.

  
  Raspberry PiAnalog Discovery 2ArduinoPythonBio-impédanceSense City
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  mai 2022 – juin 2022·ESIEE PARIS

  Picture +

  Application mobile développée avec React Native pour améliorer la qualité d'images et réduire le bruit numérique grâce à l'IA. Côté traitement, le projet s'appuie sur trois réseaux de neurones : un premier modèle basé sur l'architecture VGG-16 classe les images selon leur qualité ; un second module filtre le bruit numérique en fonction de cette classification (au prix d'un léger flou) ; un troisième traitement corrige ensuite ce flou pour retrouver la netteté. Les algorithmes de débruitage et de correction du flou s'inspirent des travaux de Kai Zhang (référence publique, GitHub « cszn »). Contribution principale sur la partie frontend de l'application.

  React NativeIAVGG-16Traitement d'imagesFrontend