Matthew Rousseau
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Topline Score
Bio
Joseph Pellegrino
Matthew a rejoint pendant 2 mois notre Data Lab durant l’été 2018 pour nous épauler dans un projet de R&D portant sur la mise au point d’un moteur de recommandation. Il a très rapidement su s’intégrer à l’équipe et assimiler les différents éléments techniques liés au projet (Langages: python et javascript, Techno: MongoDB, Neo4j, Docker, React, Jupyter notebook, ...). Son énergie positive, son autonomie et sa capacité à aller vers les autres en cas de besoin sont de vrais atouts qui font de lui une personne efficace avec qui l’on aime travailler.
Joseph Pellegrino
Matthew a rejoint pendant 2 mois notre Data Lab durant l’été 2018 pour nous épauler dans un projet de R&D portant sur la mise au point d’un moteur de recommandation. Il a très rapidement su s’intégrer à l’équipe et assimiler les différents éléments techniques liés au projet (Langages: python et javascript, Techno: MongoDB, Neo4j, Docker, React, Jupyter notebook, ...). Son énergie positive, son autonomie et sa capacité à aller vers les autres en cas de besoin sont de vrais atouts qui font de lui une personne efficace avec qui l’on aime travailler.
Joseph Pellegrino
Matthew a rejoint pendant 2 mois notre Data Lab durant l’été 2018 pour nous épauler dans un projet de R&D portant sur la mise au point d’un moteur de recommandation. Il a très rapidement su s’intégrer à l’équipe et assimiler les différents éléments techniques liés au projet (Langages: python et javascript, Techno: MongoDB, Neo4j, Docker, React, Jupyter notebook, ...). Son énergie positive, son autonomie et sa capacité à aller vers les autres en cas de besoin sont de vrais atouts qui font de lui une personne efficace avec qui l’on aime travailler.
Joseph Pellegrino
Matthew a rejoint pendant 2 mois notre Data Lab durant l’été 2018 pour nous épauler dans un projet de R&D portant sur la mise au point d’un moteur de recommandation. Il a très rapidement su s’intégrer à l’équipe et assimiler les différents éléments techniques liés au projet (Langages: python et javascript, Techno: MongoDB, Neo4j, Docker, React, Jupyter notebook, ...). Son énergie positive, son autonomie et sa capacité à aller vers les autres en cas de besoin sont de vrais atouts qui font de lui une personne efficace avec qui l’on aime travailler.
Experience
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Stereolabs
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United States
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Software Development
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1 - 100 Employee
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R&D Engineer
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Sep 2021 - Present
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Groupe Crédit Agricole
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France
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Banking
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700 & Above Employee
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Data Scientist
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Mar 2021 - Aug 2021
Research work on uncertainty quantification of Deep Learning methods in recognition of scanned documents. Reliable estimation of model's confidence can allow a system to act autonomously or semi-autonomously, giving it the ability to say "I don't know" when fed unknown or out-of-distribution data. Research work on uncertainty quantification of Deep Learning methods in recognition of scanned documents. Reliable estimation of model's confidence can allow a system to act autonomously or semi-autonomously, giving it the ability to say "I don't know" when fed unknown or out-of-distribution data.
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Odin Vision
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United Kingdom
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Medical Equipment Manufacturing
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1 - 100 Employee
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Software Engineering Developer
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Sep 2019 - Feb 2020
Development on the company's annotation-training-evaluation pipeline. My first task during this internship was to add features to Odin Vision's annotation tool, where I was able to discuss with medical clinicians an effective annotation process. During the largest part of my internship, I worked on an internal tool whose objective was to run containerized machine learning algorithms on any type of data in a scheduled manner, deployed on the cloud using Kubernetes and Apache Airflow. This tool provides an automation in retraining machine learning and deep learning models, once new annotated data is acquired.
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Kernix
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France
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IT Services and IT Consulting
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1 - 100 Employee
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Software Developer in the DataScience Department (Python, JavaScript)
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Jun 2018 - Jul 2018
I integrated the Data Science department and participated in Kernix's PSDP (Predictive Smart Data Platform) project. The project consisted in creating a smart data platform aiming to improve business intelligence features by providing a recommendation system, and predictive services (dashboard, ranking, scoring, ...).During this internship, I developed my skills in Python, and learned JavaScript (ReactJS in particular). I've achieved expertise in the use of databases, notably MongoDB and Neo4j. I've also learned a lot about the use cases of Data Science that exist today.Kernix was able to benefit from my skills as I helped the integration of a recommendation system, and developed a dashboard for the PSDP platform. I've also given a training course on Javascript and ReactJS for the members of the Data Science department.I've really enjoyed participating in such a data-driven project, as it challenged my skills, and enlarged my overall culture in Computer and Data Science.
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Education
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EPITA: Ecole d'Ingénieurs en Informatique
Computer Vision and Artificial Intelligence -
Prépa Lycée Lakanal
Physics and Chemistry