About Adrien
Issu d'une formation en mathématiques appliquées, je suis spécialisé dans le domaine de l'apprentissage automatique avec des expériences dans le secteur bancaire ainsi qu'auprès de start-up. Je m'intéresse en particulier à l'explicabilité et au déploiement des modèles ML afin de produire des pipelines robustes et intelligibles.
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Paris (up to 50km)
Experience
- BoursoramaData scientistBANKING AND INSURANCEAugust 2021 - Today (4 years and 9 months)Boulogne-Billancourt, FranceCréation d'un pipeline ML de bout en bout afin de répondre à plusieurs cas d'usage dans le domaine de la détection de fraude à la conformité:- Analyse exploratoire des données- Feature Engineering (étude des données existantes, agrégation de données provenant de plusieurs sources, extraction de nouvelle caractéristiques, nettoyage du dataset)- Feature selection (CMIM, Boruta, BorutaSHAP, mRMR, PSI)- Optimisation des hyper-paramètres par GridSearch via pandas_udf et optimisation bayésienne avec HyperOpt- Etude des performances métiers et techniques- Etude de robustesse (seed, drop-out, stochastique, drift)- Communication et présentation des résultatsMise en production d'un Feature Store:- Calcul de caractéristiques agrégées sur une grande profondeur temporelles portant sur l'ensemble de la base client (PySpark)- Optimisation des jobs- Déploiement & ordonnancement (Jenkins)- Monitoring Data Quality- Monitoring des Drifts
- Frères ToqueData Scientist - TimeseriesRESTAURANTS AND FOOD SERVICEJanuary 2021 - July 2021 (7 months)Angers, FranceProduction d'un tableau de bord interactif- Parsing de fichiers au format JSON- Visualisation graphique d'indicateurs diverses- Visualisation géographique des livraisons- Indicateur de performance (restaurant, livreur)Prévision de séries temporelles:- SARIMA- Prophet- XGBoostCompétences : Visualisation de données · Étude des séries temporelles · Python · Apprentissage automatique · Science des données · Exploration des données
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Education
- Master Data ScienceUniversité d'Angers2022UE d'enseignement suivies: - Data Mining - Apprentissage automatique - Base de données relationnelles - Big Data - Statistique en grande dimension - Modélisation stochastique - Statistique inférentielle - Optimisation (linéaire, non-linéaire, sous contrainte) - Analyse numérique matricielle - Python - R Compétences : Mathématiques appliquées · Python · Apprentissage automatique · Science des données · LaTeX · SQL · Django · R Mention très bien
- Licence MathématiquesUniversité de Tours2020UE d'enseignement suivies : - Algèbre - Analyse - Probabilités et statistique - Groupe et Anneaux - Topologie - Calcul et équation différentielles - Intégration - Anglais - Python Mention Bien