Stefan Strainovic

Piloté le développement d'une plateforme d'IA multimodale de dépistage de santé non invasif, au sein d'une startup autofinancée.

• Conçu et construit un modèle multimodal de dépistage vocal en santé qui transforme des enregistrements audio et leurs transcriptions en scores cliniques, à l'aide d'architectures d'encodeurs à attention.
• Développé un pipeline Python de bout en bout combinant l'extraction de features acoustiques (prosodie, pauses, énergie, caractéristiques spectrales), l'analyse linguistique et des embeddings issus de Transformers.
• Intégré la reconnaissance automatique de la parole, le feature engineering, l'entraînement et la validation des modèles dans un système prêt pour la production, avec déploiement continu et suivi des expériences.

Développé et déployé des systèmes de machine learning en production pour l'évaluation du risque de crédit, en automatisant des processus financiers à grande échelle.

• Construit des modèles d'ensemble de risque de crédit (XGBoost, Random Forest) au-delà du 90e centile de précision, et déployé un moteur de scoring de niveau production via Streamlit pour les décisions de crédit.
• Conçu un système automatique de classification des transactions basé sur TF-IDF et l'analyse sémantique, capable de traiter et labelliser des milliers de transactions avec très peu d'intervention manuelle.
• Conçu un algorithme de priorisation des transactions basé sur le clustering k-means, réduisant la labellisation manuelle de 95 %, de plusieurs milliers à environ 200 transactions par client et par cycle.
• Prototypé un système d'extraction de documents basé sur des CNN pour lire automatiquement les relevés bancaires à partir d'images PDF, ouvrant la voie à une ingestion de documents de bout en bout.
• Mis en place des tableaux de bord de suivi des modèles et des pipelines de validation automatiques, pour garantir la fiabilité des modèles et détecter la dérive en production.

Conçu et mené l'analyse statistique d'une recherche en radio-oncologie sur les effets immunologiques de différents protocoles d'irradiation cérébrale.

• Quantifié par une analyse statistique rigoureuse l'impact différentiel de l'irradiation cérébrale par rayons X et par protons sur les sous-types de globules blancs (lymphocytes T CD4+, CD8+ et Treg).
• Développé des modèles de régression multivariée, avec validation diagnostique, pour identifier les corrélations significatives entre protocoles d'irradiation et concentrations de lymphocytes.
• Produit des rapports statistiques et des visualisations de qualité publication, pour rendre des résultats immunologiques complexes lisibles par les équipes cliniques et de recherche.

• Théorie et méthodologie statistiques : formation rigoureuse en analyse de données multivariées, classification, modèles de régression et séries temporelles, pour la prévision et la modélisation de processus stochastiques.
• Implémentation de modèles et d'algorithmes statistiques : mise en œuvre avec des logiciels statistiques (Python, R et SAS), avec un accent sur la recherche opérationnelle, l'optimisation discrète et le machine learning.
• Stages et projets : stages en recherche statistique (oncologie) et en machine learning (finance), ainsi que des projets personnels de deep learning appliqué à l'imagerie médicale.

• Mathématiques fondamentales et appliquées : des bases solides en algèbre, analyse, équations différentielles et optimisation.
• Modélisation numérique et probabiliste : probabilités, statistique et analyse numérique, complétées par la programmation et l'algorithmique.
• Apprentissage par projets : plusieurs projets mathématiques et préprofessionnels menés à bien, pour appliquer la théorie à des problèmes concrets et développer la recherche et la résolution de problèmes.

Membre actif du bureau de la section locale ESN, je participe à l'organisation d'événements pour les étudiants internationaux.

Organisé des événements et des activités pour les étudiants internationaux, et représenté la section de Caen au niveau régional.

À la fois artiste et manager d'une équipe internationale d'artistes en télétravail, pour la création d'assets numériques destinés au jeu vidéo.