Grâce mes années d’expérience, j'ai acquis une capacité d'adaptation, un savoir-faire transverse et un savoir-être me permettant d'occuper un poste d’ingénieur R&D ou de chef de projet dans de nombreux domaines liés aux nouvelles technologies. Dans le même temps, ma curiosité et mon appétence pour la résolution de problèmes m'ont conduit à développer les compétences d'un data scientist.
Résumé de mon parcours : Suite à mon master "nanotechnologies et nanomatériaux" et un stage de 6 mois sur le développement d'oxydes transparents conducteurs destinés au secteur photovoltaïque à couche mince, j'ai intégré la société MPO-Energy pour réaliser une thèse CIFRE sur la thématique des cellules en silicium monocristallin. Ce projet mené en collaboration avec le Laboratoire Génie des Procédés Papetiers s'est inscrit dans la politique mondiale de réduction du coût des panneaux solaires. Par la suite, j'ai rejoint le CEA-LETI où j'ai développé et caractérisé des capteurs électromécaniques à haute valeur ajoutée. Aujourd'hui, j'occupe un poste d'ingénieur industrialisation chez SOITEC et j'ai récemment terminé une formation de Data Scientist chez DataScientest.com.
Projet : Industrialisation de substrats avancés pour le secteur des semi-conducteurs
Passage de jalons d'industrialisation produit (R&D→Top Line) : Construction du plan + garant du triptyque qualité, coût, délais
Construction des flows cibles : approche Design To Cost
Développement, suivi et gestion de prototypes sur une ligne de production industrielle
Analyse des paramètres process sur la qualité des wafers: exploration et visualisation de données (tests statistiques, suivi des capabilités, reporting, dashboarding interactif, storytelling, etc)
Science des données appliquée au monde des semi-conducteurs : POCs faisant intervenir du Machine Learning (données tabulaires) et du Deep Learning (computer vision) + relai entre experts métiers et data
Mise en place de BOM, swim lane entre les sites de production, etc
