Antoine Sylvain

Data Scientist Python, Ph.D

Moves to Paris, Versailles, Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
  • Indicative rate €560 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time 1h
Propose a project The project will only begin when you accept Antoine's quote.

Available later

Until 5/12/2021

Propose a project The project will only begin when you accept Antoine's quote.

Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around
  • Versailles and 30km around
  • Paris and 30km around

Preferences

Project length
Would prefer avoiding:
≤ 1 week
Company size
Would prefer avoiding:
1 person

Verifications

Influence

Kaggle

Kaggle : Anthaus Anthaus
  • Contributor Tier
  • 0 Rank
  • 0 Bronze
  • 0 Silver
  • 0 Gold

Languages

  • Italien

    Limited working proficiency

  • Japonais

    Limited working proficiency

  • Espagnol

    Full professional proficiency

  • Anglais

    Full professional proficiency

  • Français

    Native or bilingual

Skills (20)

Antoine in a few words

Ph.D., data scientist exerçant en freelance, je suis essentiellement expérimenté sur Python et Java, et toujours en recherche de nouveaux défis à relever.
Je peux intervenir sur des projets:
_ Machine learning
_ Data science
_ Data analyse
_ Big Data

Je suis particulièrement à l'aise avec les langages suivants:
_ Python (numpy, pandas, scikit learn)
_ Java

Experience

Generali - Groupe Generali

Banking & Insurance

Dev Full Stack / Data Engineer

Saint-Denis, France

January 2020 - May 2020

Le programme Chrysalide est un programme de transformation numérique de la branche santé-prévoyance collective de Generali. Au sein de ce programme, l’objectif du projet THUGS est de réaliser un tarificateur, destiné aux services de souscriptions et de technique-assurance (actuaires), qui permet de générer une étude du prix de l’assurance collective pour un client potentiel, en fonction de ses caractéristiques et besoin. L’équipe, composée de développeurs, actuaires, business analysts, testeurs et PPO, fonctionnait en mode Agile.
• Restructuration du format des données en entrée et sortie
• Formation des actuaires de l’équipe au développement Python
• Développement de modules fonctionnels
• Développement de l’UI de test
• Tests unitaires
• Méthodologie Agile/Scrum

Société Générale - Société Générale

Banking & Insurance

Dev Commando Python

Puteaux, France

April 2019 - November 2019

L’objectif de l’équipe commando est d’intervenir rapidement sur les besoins applicatifs des équipes fonctionnelles en salles de marché. Deux projets ont été traités en parallèle : la réalisation d’applications de contrôles pour les équipes middle office chargées des produits exotiques, et le développement applicatif pour le suivi de la fusion des activités de marché de CommerzBank, fraîchement acquises par la Société Générale. L’équipe était composée de 15 à 18 développeurs, répartis au sein de 3 squads de 5 à 7 membres.
• Contrôle automatique des produits exotiques
• Acquisition des produits de CommerzBank
• Parsing des documents contractuels
• Support technique pour les équipes du middle office
• Méthodologie Agile/Scrum

Nokia

Telecommunications

Data scientist

Nozay, France

September 2018 - April 2019

L’objectif du projet RPA FM était de permettre la résolution automatique des alarmes sur les infrastructures 2G/3G/4G des clients (Vodafone India et Bharti Africa). Le début de la mission marquait le commencement d’une nouvelle phase pour le projet, avec d’une part un audit du modèle de machine learning existant en vue de l’adapter aux futures évolutions du projet, et d’autre part une première série de livraison aux clients avec le recrutement d’une équipe dédiée.
_ Audit du projet :
• Analyse du modèle de machine learning existant
• Analyse de l’architecture du projet
• Suggestions de corrections urgentes et d’axes d’amélioration
• Collaboration avec l’équipe chargée de la V2 pour la mise en place d’un nouveau modèle de machine learning pour les évolutions futures
_ Livraison :
• Recrutement d’une équipe de développeurs pour la production des premiers livrables
• Répartition des alarmes entre les membres de l’équipe
• Parsing des logs
• Développement des alarmes qui m’étaient attribuées
• Suivi quotidien avec l’équipe fonctionnelle indienne

Orange - ORANGE

Telecommunications

Dév Python

Ivry-sur-Seine, France

March 2017 - July 2018

L’équipe POM, composée d’une vingtaine de testeurs, et de deux développeurs, a pour mission de s’assurer du bon fonctionnement des offres de téléphonie mobile avant la sortie du nouveau catalogue, et de détecter les dysfonctionnements une fois le catalogue lancé. Cette mission implique de tester un nombre très important de scénarios. Le projet Gotam consistait en la création d’une plateforme Python permettant d’automatiser, paralléliser et planifier ces tests, afin d’augmenter de manière significative la couverture des scénarios avant les sorties des catalogues.
• Développement d’une plateforme de tests des offres mobiles, en pré-production et en production.
• Migration de la plateforme de Windows vers Linux.
• Automatisation des tests d’offres postpayées.
• Parsing des résultats de tests.
• Mise en place d’une base de données MongoDB pour stocker les configurations des tests et leurs résultats.

PICOM

Small Retail

Ingénieur R&D

Douai, France

October 2012 - November 2018

Le rôle du Pôle de Compétitivité des Industries du Commerce est de mettre en relation les grandes entreprises du retail avec des laboratoires publiques de la région Hauts-de-France afin de travailler sur des sujets communs. Le projet était la réalisation, au sein du DIA (Département d’Informatique et Automatique), d’un simulateur d’espaces de vente dirigé par des données réelles. J’étais responsable de la conception et de la réalisation, en autonomie, du projet. J’ai pu bénéficier, pendant 6 mois, du soutien d’un stagiaire que j’encadrais. Le simulateur était un système multi-agents qui décrivait le comportement déambulatoire et d’achat d’une surface de vente. Il était basé sur des données réelles (trajectoires et tickets de caisse) d’un supermarché californien, et de connaissances expertes issues de la littérature scientifique en marketing et psychologie.
• Conception d’un modèle d’agent client à partir de connaissances expertes
• Recherche de données réelles
• Clustering sur les trajectoires de clients afin d’obtenir des comportements déambulatoires types
• Règles d’association sur les tickets de caisse pour obtenir des paniers d’achat réalistes
• Développement from scratch du simulateur en Java
• Encadrement d’un stagiaire
• Encadrement de cours
• Communication scientifique (publication et conférence)

Inria

Research

Ingénieur R&D

Orsay, France

March 2012 - September 2012

L’équipe TAO de l’INRIA est une équipe de recherche spécialisée dans l’apprentissage automatique, notamment via des algorithmes génétiques. L’algorithme mEDEA est un algorithme évolutionnaire conçu au laboratoire qui dirigeait l’évolution d’un essaim de robots. Ma mission consistait à proposer et implémenter (afin de tester) des modifications de l’algorithme afin d’obtenir une spécialisation des comportements des robots au sein de l’essaim. L’essaim était constitué de cent robots virtuels dans un simulateur développé en C++.
• Proposition d’évolutions pour l’algorithme évolutionnaire mEDEA
• Implémentation de ces évolutions dans le simulateur
• Dataviz et analyse statistique des logs
• Conclusion sur les mécanismes menant à la spécialisation des comportements

Education

charter modal image

Success is a team effort

Contribute to this success and the community's professionalism by signing the Freelancer Code of conduct

Sign the code