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Jean DECOSTER

LOMME

En résumé

Je suis curieux, motivé et j'aime le travail bien fait.

Mes compétences :
XHTML
JavaScript
Java
C#
Microsoft .NET
XPath
XML
Machine Learning

Entreprises

  • IBM Services Center Lille - Référent Technique et Analyste/Développeur.

    LOMME 2014 - maintenant Référent technique C# / DevBooster d'un plateau accueillant les projets d'un acteur majeur du domaine "Banque & assurances".
    Effectif variant de 20 à 70 personnes.

    Rôles :
    - Etude de la faisabilité des projets au cours des phases de démarrage, d'analyses fonctionnelles et techniques ainsi que pour la prise en compte d'évolutions.
    - Résolution de problèmes techniques rencontrés au cours des projets.
    - Participation au chiffrage.
    - Raffinement des processus d'Analyse.
    - Capitalisation des connaissances acquises sur les frameworks propriétaires du client.
    - Mise en place de normes de développement et conception d'architecture technique n-tiers.

    Analyse et développeur pour une application de gestion d'un parc Automobile
    (durée supérieure à 1200j/h, effectif de l'équipe variant de 2 à 22 personnes).

    Rôles :
    - Raffinement des SFD.
    - Rédaction des STD.
    - Mise en place d'une architecture n-tiers.
    - Participation aux développements.
    - Contact client.
  • Université Lille 1 - Enseignant-chercheur

    Villeneuve d'Ascq 2012 - 2013 Au cours de cette année, j'ai dispensé des enseignements en licenses 1 et 2
    portant sur l'Algorithmie et la Programmation Impérative.

    En 2012 – 2013 :
    - Introduction à l’algorithmique avec OCaml (48h éq. TD) en Licence 1 Tronc Commun
    - Algorithmique avancée avec OCaml (48h éq. TD) en Licence 2 Tronc Commun
  • Université Lille 1 / INRIA LNE - Doctorat en Informatique

    2009 - 2014 J'ai réalisé ma thèse à l'université de Lille 1 (LIFL) et au centre de recherche INRIA Lille - Nord Europe au sein des équipes Link et Magnet (Anciennement Mostrare).

    Le sujet de ma thèse est :
    "Programmation logique inductive pour la classification et la transformation de documents semi-structurés"

    Elle a été encadrée par R. Gilleron, F. Torre et S. Staworko.

    Les objectifs de cette thèse sont :
    - la définition de modèles et d'algorithmes pour des structures arborescentes adaptés aux tâches de classification et d'extraction d'information
    - la conception d'algorithmes d'apprentissage artificiel utilisant les structures arborescentes des données et documents.


  • Université Lille 3 - Enseignant-chercheur

    Villeneuve d'Ascq Cedex 2009 - 2012 Au cours de ces années, j'ai dispensé des enseignements en license 1, license 3 et Master 1 portant sur l'Analyse, le SQL, les Bases de données et l'Algorithmie.

    En 2011 - 2012
    - Introduction à l’algorithmique avec Python (39h éq. TD) en Licence 1 MIASHS
    - Préparation au C2I (24h éq. TD) en Licence 1 MIASHS

    En 2010 - 2011
    - Introduction à l’algorithmique avec Python (72h éq. TD) en Licence 1 MIASHS

    En 2009 - 2010
    - Analyse et Bases de données (46h éq. TD) en Licence 3 EGO
    - SQL et Bases de données (20h éq. TD) en Master 1 Psychologie

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Réseau

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