Loïc Chevalier
Ingénieur • Docteur • Data & Scientific Computing
De la simulation numérique aux pipelines data industriels.
Je conçois des outils robustes pour automatiser, analyser et accélérer les workflows scientifiques et techniques.
Services
Ce que je peux apporter
Automatisation de workflows techniques
- Pipelines Python
- Traitement de données
- Orchestration
- Génération automatique de rapports
- Scripts industriels
Outils scientifiques & simulation
- Post-processing
- Analyse numérique
- Exploitation de données de simulation
- Optimisation de calculs
Data engineering & qualité de données
- Structuration des données
- Validation
- Monitoring
- Industrialisation de pipelines
Développement sur mesure
- APIs
- Dashboards
- Outils internes
- Scripts métier
- Applications techniques
Portfolio
Projets
Raisonnement ingénieur, automatisation, architecture, robustesse.
Zienki — Solveur éléments finis parallèle
Solveur éléments finis HPC pour la simulation de phénomènes physiques couplés, développé en C++ avec parallélisation MPI/OpenMP.
ZienkiFlowNet — Surrogate CFD par réseau de neurones sur graphes
Réseau de neurones sur graphes (GCNN) pour remplacer des calculs CFD coûteux dans les boucles d'optimisation de turbines hydrauliques.
OPA — Pipeline automatisé de traitement de données
Pipeline de données complet pour le traitement automatisé de données financières, avec API REST, base de données et déploiement conteneurisé.
Vector Search — Recherche d'images par similarité
Application de recherche d'images par similarité vectorielle utilisant CLIP pour l'embedding et FAISS pour l'indexation rapide.
Expertise
Transmission & formation
J'enseigne également :
- 1Le management de la donnée
- 2La qualité des données
- 3La programmation Python
Cette activité me permet de garder une approche pédagogique et pragmatique des problématiques techniques.
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