About Alphonse
Ayant fait une école d'ingénieurs, je me suis spécialisé dans le développement des logiciels. J'accompagne les projets depuis la phase de conception jusqu'à la mise en production, en passant par le code et les tests. J'ai eu l'opportunité de travailler dans des structures différentes et variées, allant de la startup jusqu'au grand groupe.
Au fil des années, j'ai développé un goût pour l'écosystème du Big Data et par conséquent je me suis intéressé à la valorisation des données en vue d'en faire ressortir les valeurs cachées. J'ai préparé un Certificat en Data Science à l'Ecole Polytechnique Executive Education et j'ai enchaîné sur un Diplôme de Machine Learning à Yotta Academy.
Ma double compétence en informatique et en machine learning me permet de jouer un rôle clé dans les projets de data science. Ma maitrise de la modélisation, du développement logiciel et du MLOps sont un gage de réussite pour les projets afin de passer du stade POC au stade application exploitable et utilisable.
J'ai l'habitude de gérer des équipes, selon les projets, dans les locaux de l'entreprise, ou bien à outre-mer. Ma pédagogie naturelle me permet d'expliquer des processus complexes avec des notions simples sans toutefois négliger le détail quand il fait la différence.
Fier de mon parcours et confiant dans l'avenir, je suis à la recherche de nouvelles perspectives, au croisement des données et des modèles, me permettant de mettre en oeuvre mes connaissances au service de l'entreprise.
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Experience
- ERNST & YOUNG - FranceArchitecte référentCONSULTING AND AUDITSMarch 2021 - Today (5 years and 3 months)Paris, France- Rôle technique de conseil et d'implémentation, ainsi qu'un rôle decoordination transversale entre les différentes services lines.- Harmonisation de la conception et de la mise en œuvre des solutionstechniques dans le périmètre des projets.- Développement de modules génériques de data engineering..- Dévéloppement du générateur de la cartographie du SI.- Accompagnement et suivi des développements du centre de service- Encadrement et suivi des développements du centre de service.- Participation au comité de pilotage, reporting et suivi des actions.- Environnement de travail multiculturel avec l'anglais comme langue principale.
- CovCovCofondateur et CTODIGITAL AND ITOctober 2019 - February 2021 (1 year and 5 months)Paris, FranceCovCov est une startup qui fournit le SaaS COVCOV, solution en cloud destinée à la détection des cas contacts au sein de l'entreprise.- Conception de la solution et implémentation de la partie backend sous forme d’API Rest en architecture serverless sous AWS.- Mise en place de l'intégration et du déploiement continu CI/CD. Définition et sécurisation de l'architecture réseau de la solution. AWS cloud: Python, API Gateway, Lambda, Cognito, KMS, Aurora, CloudFormation, S3, Infrastructure as code
- GefcoSolution ArchitectSOFTWARE PUBLISHINGMarch 2005 - March 2020 (15 years and 1 month)La Défense, France- Responsable technique de plusieurs applications stratégiques dans le SI- Conception et implémentation d'une plateforme de micro services desservant des applications legacy monolithiques.- Integration de plusieurs systèmes de gestions de flotte temps réel (Fleetboard, Fleetvisor) dans les applications d'entreprise.- Democratization de l'utilisation des technos big data au sein de la DSI.- Definition de l'architecture logiciel, mise en place des standards et des bonnes pratiques.- Gestion agile des projets.
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Education
- Ingénieur en Machine LearningYotta Academy2020- Mise en place d'un système de classification d'attribution de crédit bancaire exposé par des services Rest. - Implémentation des phases d'industrialisation ML Ops requises par un projet de Machine Learning: GitLab, Docker, Kubernetes and Google Cloud Platform. - Gestion du cycle de vie des données et dérives des données, ML flow - Airflow, Dask, Spark, CI/CD, devops, cloud (gcp,aws) , NoSql, HBase, ELK
- Certificat en Data ScienceEcole Polytechnique Executive Education2020- Mise en place d'un système de classification pour des données industrielles déséquilibrées, données critiques 'les vrais positifs' inférieures à 1%. - NLP et text mining. - Fouille de graphes et de réseaux sociaux. - Personnalisation du web et moteur de recommendation. - Pandas, TensorFlow, Scikit-learn