Jean-Marc Brun
Ingénieur de Recherche Informatique et Mathématiques
44 ans
Permis de conduire
Nantes (44) France
En poste
Ouvert aux opportunités
Domaines de compétences :
Informatique, Mathématiques & Calcul Scientifique
Je suis Concepteur Développeur en Informatique et Docteur en Mathématiques Appliquées de l'Université de Montpellier 2.
Je possède une voiture.
SST 2013 (Sauveteur Secouiste du Travail)
Informatique, Mathématiques & Calcul Scientifique
Je suis Concepteur Développeur en Informatique et Docteur en Mathématiques Appliquées de l'Université de Montpellier 2.
Je possède une voiture.
SST 2013 (Sauveteur Secouiste du Travail)
Développeur Back-End
EP
Juin 2016
à décembre 2016
Nantes
France
- http://ep.fr/offre-emploi/%E2%80%8Ddeveloppeur-back/
- Conception technique des API et développement complet d’applications ou d’intégration de progiciels.
Concepteur - Réalisateur
ASI
Septembre 2015
à mars 2017
CDI
Nantes
France
- Réalisation R.S.E. à partir de la solution de l'éditeur français Jalios
- Conception Java
Ingénieur de Recherche
Beotic
Mai 2014
à septembre 2015
CDI
Nantes
France
- Création d'un environnement de développement dans le portail web de gestion de projet BeoPortal, permettant à l'utilisateur d'ajouter de nouvelles fonctionnalités.
Ingénieur de recherche
IFSTTAR
Janvier 2012
à janvier 2013
CDD
Bouguenais
France
- Contrat Post-Doctoral
Fiche de poste :
http://www.emploi-scientifique.info/esf_view_offre.php?id_offre=7248&retour_cand=1
Google Drive : pdf
https://drive.google.com/file/d/0B6jIvWP8UbRieVF0dHdxZ19hbVU/edit?usp=sharing - Projet VegDUD
http://vegdudfinal.sciencesconf.org/resource/page/id/1
Météo-France
http://onerc.developpement-durable.gouv.fr/fr/projet/vegdud-role-du-vegetal-dans-le-developpement-urbain-durable-une-approche-par-les-enjeux-lies - Projet Ville Numérique
http://cerea.enpc.fr/fr/projets.html
Docteur en Mathématiques Appliquées (Cemagref - UM2)
Cemagref
Septembre 2004
à septembre 2007
CDD
Montpellier
France
- Modèles à complexité réduite de transport pour applications environnementales.
Discipline - spécialité : Mathématiques appliquées - Cette thèse a été effectuée dans le cadre d'une collaboration entre le Cemagref de Montpellier et l'université de Montpellier 2. Elle concerne l'élaboration d'une plateforme de dispersion atmosphérique (Drift-X) ayant pour but l'estimation du transport des pesticides dans l'environnement par des modèles à complexité réduite et légers en temps de calcul.
- https://itap.cemagref.fr/theses/these-jean-marc-brun/
- Université : Université Montpellier 2
Ecole doctorale : I2S - Informations, Structures et Systèmes
http://www.edi2s.univ-montp2.fr/
Laboratoire I3M (Institut de Mathématiques et de Modélisation
de Montpellier, Equipe ACSIOM)
Directeur de thèse : Pr. Bijan MOHAMMADI
Responsable SupAgro : Carole SINFORT
UMR ITAP
Thème de recherche Cemagref : Dispersion des pesticides
Financement / Projets : bourse université MENRT
Enseignements
Acadomia
Depuis octobre 2008
Freelance
Montpellier - Nantes
France
- Stage de Mathématiques niveau CPGE 2 (MP -MPSI)
- Cours individuels élèves de l'Ecole Centrale Nantes
-
Programmation - Langages :
Java EE, Flex, Eclipse - FORTRAN 77/90 - PL/pgSQL - SQL
XML - XMI - UML
notions de Pascal - Assembleur - CAML - C, C# et python.
PL/SQL - Pseudo-code - Javascipt (http://minu.me/cd6s) -
Logiciels - Applications :
Eclipse, FlexBulider, Android SDK, pgAdmin 3, XAMPP/WAMPP, svn, GitHub, jMerise -
Logiciels industriels :
FLUENT (mécanique des fluides), Arcview (SIG). -
Logiciels scientifiques :
Matlab/Octave/Scilab (Calcul) - Mapple - Logiciel Statistique R. -
Calcul scientifique :
Optimisation - Méthodes Numériques (Éléments finis, Volumes finis,...) - routines NAG - Algorithmique, théorie des graphes.
http://urls.fr/springerDisp -
Divers :
HTML5/ CSS3, Webdesign, Wordpress, SPIP, Unix/Linux, Windows, LibreOffice, MSOffice, Lyx/Beamer/LATEX, Architecture des ordinateurs. -
Gestion de Projet : certification MOOC
https://docs.google.com/spreadsheet/pub?key=0AiIQsNq53QmIdDNqT2VubUNSR3N1SVpBUTRzZG1ZUVE&output=html
Formation IMIE
Concepteur Développeur Informatique (CDI)
- Calcul Scientifique, Modélisation, Méthodes mathématiques et Simulations numériques.
- Optimisation et problèmes inverses, EDP, Modélisation à complexité réduite.
- Mécanique des fluides, Dispersion atmosphérique, Problèmes de transport, Météorologie.
- Météorologie et Hydrologie Urbaine
- Anglais : courant (thèse rédigée en anglais)
- Allemand : scolaire (5 ans) + en phase de réactivation http://www.duolingo.com/Jean-MarcB4
- Espagnol : niveau débutant (2 ans) en phase d'apprentissage http://www.duolingo.com/Jean-MarcB4
- Japonais : niveau débutant (quelques mots) en phase d'apprentissage
- Français : langue maternelle
-
2007-2008 Cours particulier en Mathématiques (Acadomia)
Niveau 1ère année école d’ingénieur / Terminale (40h) -
2004-2005 Encadrement de TP à L’ENSAM (SupAgro Montpellier),
(Hydraulique) (16h)
https://www.octo.academy/fr/formation/144-data-science-niveau-avance
DESCRIPTION
Le Big Data et la data science sont en train de changer le monde que nous connaissons. Avec la digitalisation sans cesse croissante de nos interactions et les progrès accomplis en matière d’intelligence artificielle, les entreprises ont de plus en plus recours aux algorithmes pour améliorer leurs processus de prise de décision et proposer de nouveaux services. Le Data scientist, à travers sa faculté à trouver à partir de l’exploitation des données une réponse adéquate à un problème fonctionnel donné, est au cœur de ces évolutions. Après le module sur les bases de la Data science, la formation « Data Science : niveau avancé » vous permettra d’approfondir certains des concepts avancés de machine learning (feature engineering avancé, modèles ensemblistes…) utilisés notamment par les lauréats de concours Kaggle. Vous découvrirez également les techniques d’analyse et de traitement spécifiques aux données de type image ou texte (deep learning, réseaux de neurones convolutifs, réseaux récurrents,...).
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
Découvrir et utiliser la puissance prédictive des modèles ensemblistes
Savoir effectuer un "feature engineering" performant
Appréhender les techniques de text-mining et de deep-learning à travers des exemples concrets
Enrichir sa boite à outils de data scientist
DESCRIPTION
Le Big Data et la data science sont en train de changer le monde que nous connaissons. Avec la digitalisation sans cesse croissante de nos interactions et les progrès accomplis en matière d’intelligence artificielle, les entreprises ont de plus en plus recours aux algorithmes pour améliorer leurs processus de prise de décision et proposer de nouveaux services. Le Data scientist, à travers sa faculté à trouver à partir de l’exploitation des données une réponse adéquate à un problème fonctionnel donné, est au cœur de ces évolutions. Après le module sur les bases de la Data science, la formation « Data Science : niveau avancé » vous permettra d’approfondir certains des concepts avancés de machine learning (feature engineering avancé, modèles ensemblistes…) utilisés notamment par les lauréats de concours Kaggle. Vous découvrirez également les techniques d’analyse et de traitement spécifiques aux données de type image ou texte (deep learning, réseaux de neurones convolutifs, réseaux récurrents,...).
OBJECTIFS PÉDAGOGIQUES
Découvrir et utiliser la puissance prédictive des modèles ensemblistes
Savoir effectuer un "feature engineering" performant
Appréhender les techniques de text-mining et de deep-learning à travers des exemples concrets
Enrichir sa boite à outils de data scientist
http://www.imie-ecole-informatique.fr/
Description
http://fr.wikipedia.org/wiki/Concepteur_D%C3%A9veloppeur_Informatique
RNCP
http://www.rncp.cncp.gouv.fr/grand-public/visualisationFiche?format=fr&fiche=6255
REAC
http://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000027085506&dateTexte=&categorieLien=id
En savoir +
Description
http://fr.wikipedia.org/wiki/Concepteur_D%C3%A9veloppeur_Informatique
RNCP
http://www.rncp.cncp.gouv.fr/grand-public/visualisationFiche?format=fr&fiche=6255
REAC
http://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=JORFTEXT000027085506&dateTexte=&categorieLien=id
DEA Analyse, Informatique et Mathématiques Appliquées
Université Montpellier 2 Sciences et Technique du Languedoc
Septembre 2003
à septembre 2004
Mathématiques Appliquées, Calcul Scientifique
http://www.math.univ-montp2.fr/
http://ens.math.univ-montp2.fr/SPIP/D
http://ens.math.univ-montp2.fr/SPIP/spip.php?page=presentation_UE&parcours=5&id_rubrique=1103
En savoir +
http://www.math.univ-montp2.fr/
http://ens.math.univ-montp2.fr/SPIP/D
http://ens.math.univ-montp2.fr/SPIP/spip.php?page=presentation_UE&parcours=5&id_rubrique=1103
