Founding Computer Vision Engineer chez Viseio · Toulouse

Maelys Risset

Je conçois des systèmes de vision par ordinateur qui tournent en production, en temps réel : du traitement d'images classique au Deep Learning, de l'algorithme jusqu'à l'installation chez le client.

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Ingénieure ENSIIE
& Master IA Paris-Saclay
De l'algorithme à la production
conception, optimisation, déploiement
Anglais C1
relation client à l'international

Ce que je fais

Vision industrielle

Détection et segmentation de défauts sur images multispectrales : morphologie mathématique, filtrage, différence de gaussiennes, contours. Rapide et interprétable.

Deep Learning

Classification et segmentation (MobileNet, EfficientNet, UNet, Transformers), de la constitution du jeu de données à l'évaluation des modèles.

Inférence temps réel

Mise en production sous contrainte de cadence : ONNX, OpenVINO, CUDA, quantification, batching, pipelines asynchrones.

Expérience

  1. Depuis sept. 2026

    Founding Computer Vision Engineer

    Viseio

    Je fais partie de l'équipe fondatrice, où je construis les briques de vision par ordinateur du produit.

  2. 2024 — 2026

    Ingénieure traitement d'images & IA

    MAF RODA (Groupe MAF) · Montauban, puis Perpignan

    MAF RODA conçoit des calibreuses qui trient les fruits et légumes en station de conditionnement. J'y ai développé le logiciel de tri optique : les images multispectrales de chaque fruit sont analysées en temps réel pour le classer selon sa couleur, sa forme, son calibre et ses défauts.

    • Chaîne complète, de l'acquisition (Matrox Imaging Library) à la décision de tri, en C# / .NET.
    • Algorithmes de détection de défauts : traitement d'images classique d'abord, Deep Learning quand il atteint ses limites.
    • Entraînement de modèles PyTorch (MobileNet, EfficientNet, UNet) et constitution des jeux de données.
    • Optimisation pour tenir la cadence des lignes : quantification, élagage, batching, pipeline asynchrone, calculs sur GPU.
    • Outils de labellisation, d'entraînement et d'évaluation des modèles.
    • Relation client à l'international : démonstrations, cahiers des charges, installations sur site, support.
    • C#
    • .NET
    • Matrox MIL
    • Python
    • PyTorch
    • ONNX
    • OpenVINO
    • CUDA

  3. 2023 · 7 mois

    Ingénieure Deep Learning (stage de recherche)

    INRIA, équipe SERPICO · Rennes

    Segmentation non supervisée du mouvement de petits objets dans des séquences d'images aériennes. Intégration d'un mécanisme de Slot Attention dans une architecture Transformer-UNet, génération de données synthétiques et ajout de connaissances a priori sur la taille et la forme des objets.

    • PyTorch Lightning
    • Weights & Biases
    • Docker
    • Singularity
    • Linux

  4. 2022 · 4 mois

    Ingénieure Machine Learning (stage de recherche)

    LSSI · Trois-Rivières, Québec

    Localisation de sources sonores en conditions dégradées : CNN de régression sur des images temps-fréquence issues d'une décomposition en ondelettes, étude de la robustesse au bruit (gaussien, rose, brouhaha) et augmentation de données.

    • MATLAB
    • CNN
    • Ondelettes

  5. 2021 · 3 mois

    Développeuse full-stack (stage)

    KUSO · Lyon

    Module de statistiques d'une application de communication digitale pour l'immobilier : collecte automatisée via la Facebook Graph API et graphiques interactifs.

    • C#
    • .NET
    • React
    • TypeScript
    • PostgreSQL

Projets

Projets personnels

Des applications Android que je conçois et développe seule, avec Expo, React Native et TypeScript. Elles fonctionnent hors ligne : aucun compte, les données restent sur le téléphone (SQLite).

Application mobile

Kesako — révision par flashcards

Importe des questions-réponses (format texte, tableur ou export Anki) et en dérive sept types d'exercices : QCM, appariement, texte à trous, remise en ordre… Suivi de la maîtrise de chaque carte, génération de cartes facultative via l'API Claude. Plus de 1 100 tests unitaires.

  • React Native
  • TypeScript
  • SQLite
  • API Claude

Application mobile

Cehou — quiz de géographie

Quiz sur carte interactive : pays, drapeaux, capitales, villes, océans et mers, en quatre modes de jeu. Pipeline de données reproductible (Natural Earth, Wikidata), projections précalculées et rendu Skia net à tous les niveaux de zoom.

  • React Native
  • Skia
  • d3-geo
  • Wikidata

Application mobile

Sabrul — séances d'entraînement

Création et lecture de séances de sport : bibliothèque de 294 exercices illustrés, filtrables par muscle et par matériel, lecteur plein écran avec chrono, vibrations et annonces vocales.

  • React Native
  • TypeScript
  • SQLite
  • Python

Application mobile

AppRecipe — recettes et frigo

Suggère quoi cuisiner selon le contenu du frigo, les allergies, le temps disponible et les envies, grâce à un algorithme de score. Liste de courses par rayon et valeurs nutritionnelles (table CIQUAL).

  • React Native
  • TypeScript
  • SQLite

Application web · depuis 2022

FamilyNest — réservation de logements partagés

Gestion des maisons partagées entre membres d'une famille ou d'amis : demandes de réservation, calendrier par logement et détection des conflits. Authentification JWT, notifications en temps réel par WebSocket.

  • MongoDB
  • Express
  • React
  • Node.js
  • WebSocket

Projets d'école (ENSIIE)

Systèmes multi-agents — Warbot

Stratégie décentralisée pour des équipes de robots aux perceptions locales : coalitions, interception des messages adverses.

  • Processing

Moteur de rendu 3D

Rastérisation from scratch : primitives géométriques, projection selon la caméra, affichage SDL.

  • C++
  • SDL

Minimax & alpha-bêta

IA pour le jeu de Nim et le Puissance 4, jouables contre l'ordinateur ou entre deux IA.

  • OCaml

Méthodes formelles — dossiers médicaux

Modélisation en Event-B des droits d'accès pour garantir la confidentialité des données patients.

  • Event-B
  • Rodin

Site web en SCRUM — API de la NASA

Images quotidiennes de la NASA, comptes et favoris, développés en sprints avec rôles tournants.

  • React
  • Laravel
  • SQL

Simulation d'un banc de poissons

Modèle de flocking de Reynolds : attraction, alignement et séparation entre agents.

  • NetLogo

Compétences

Traitement d'images
Morphologie mathématique, filtrage spatial et fréquentiel (FFT), débruitage, détection de contours, ondelettes, Matrox Imaging Library
Deep Learning
PyTorch, PyTorch Lightning, TensorFlow · CNN (ResNet, MobileNet, EfficientNet, UNet, YOLO), Transformers, LSTM, Slot Attention · Weights & Biases
Déploiement
ONNX, OpenVINO, CUDA · quantification, élagage, précision réduite, batching, parallélisation
Langages
Python, C#, C++, C, Java, TypeScript, JavaScript, Kotlin, MATLAB, R, OCaml, PHP
Web & données
.NET, React, Node.js, Express, Laravel · PostgreSQL, MySQL, MongoDB · NLP (SpaCy, LLM)
Outils
Git, Docker, Singularity, Postman, Qt, LaTeX · Windows, Linux · SCRUM

Formation & langues

Formation

  • Diplôme d'ingénieure en informatiqueENSIIE · 2023
  • Master Intelligence ArtificielleUniversité Paris-Saclay · 2023
  • Classes préparatoiresLycée du Parc · 2018 – 2020

Langues

  • FrançaisLangue maternelle
  • AnglaisC1 · Linguaskill Business (Cambridge), usage professionnel quotidien
  • AllemandIntermédiaire

En dehors du travail

Contact

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