About Bertrand
Ingénieur en intelligence artificielle et data science, je mets à profit une expertise avancée en mathématiques appliquées et en développement web pour accompagner les entreprises dans l’exploitation stratégique de leurs données.
Ma capacité à analyser rapidement les problématiques, à structurer des solutions robustes et à expliquer des concepts complexes me permet de transformer vos enjeux métiers en résultats concrets.
Ce que je vous propose :
- Conception et déploiement de modèles IA performants (machine learning, deep learning, MLOps)
- Analyse, visualisation et interprétation de données massives
- Automatisation de processus métiers et création d’API intelligentes
- Traitement distribué sur le cloud (AWS, Azure, clusters de calcul)
- Gestion du cycle de vie des modèles (MLflow, versionning Git/GitHub)
- Industrialisation et intégration de solutions IA dans vos applications
Ma valeur ajoutée :
- Approche analytique et pédagogique pour des solutions sur-mesure
- Expertise pointue en mathématiques et data science
- Expérience concrète sur des projets variés, du prototypage à la production
Vous souhaitez transformer vos données en leviers de performance ? Discutons de vos besoins et des solutions adaptées à votre activité.
French
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Fluent
Can work on-site
Lyon (up to 50km)
Experience
- OpenClassroomsExpert en data science (IA Engineer)May 2024 - May 2025 (1 year)Lyon, France
Expert en data Science/IA engineer (RNCP niveau 7)
Compétences :1. Analyse de données avancée- Compétence : Nettoyage, exploration, visualisation et interprétation de données massives
- Projet : Analyse prédictive des ventes
- Outils : Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn
2. Développement, optimisation et suivi de modèles IA- Compétence : Création, entraînement, optimisation et gestion du cycle de vie des modèles de machine learning et deep learning
- Projet : Détection de fraudes bancaires
- Outils : TensorFlow, PyTorch, Azure ML, MLflow
3. Expertise mathématique appliquée à l’IA- Compétence : Modélisation, statistiques, probabilités, optimisation
- Projet : Segmentation de clientèle par clustering
- Outils : Scikit-learn
4. Calcul distribué et cloud computing- Compétence : Traitement de données volumineuses sur clusters, utilisation de services cloud (AWS, S3)
- Projet : Traitement distribué de données clients sur cluster AWS
- Outils : AWS EC2, S3, Spark, Hadoop
5. Intégration de solutions IA dans des applications métiers- Compétence : Déploiement d’API, automatisation de processus, industrialisation de modèles
- Projet : API de recommandation de produits
- Outils : FastAPI, Streamlit, Azure, Docker
6. Gouvernance, sécurité et éthique des données- Compétence : Mise en œuvre de bonnes pratiques, conformité RGPD, gestion des accès
- Projet : Système de gestion des consentements utilisateurs
- Outils : Azure
7. Collaboration, gestion de projet IA- Compétence : Travail en équipe, documentation, communication technique, gestion de versions de code
- Projet : Plateforme collaborative d’analyse de données
- Outils : Git, GitHub, Azure DevOps, Teams
8. Analyse et modélisation de séries temporelles- Compétence : Maîtrise des méthodes statistiques classiques (SARIMA) et des modèles neuronaux (N-Beats) pour la prévision de séries temporelles.
- Projet : Comparaison des performances des modèles
- Outils : Statsmodels, Darts
- Éducation nationaleprofesseur d'informatique (développement web)EDUCATION AND E-LEARNINGSeptember 2020 - Today (5 years and 10 months)Lyon, FranceEnseignement de l'informatique en BTS (développement web)Apprentissage de différents langage de programmation :
- Python
- JavaScript (React)
- SQL (oracle, MySQL)
- PHP (Laravel)
Répondre à des besoins métiers :- analyser les besoins,
- développer des applications web.
Modéliser des données :- développer une base de données,
- modifier, requêter une base de données.
Travailler en mode agile - Éducation nationaleprofesseur de mathématiques/statistiquesEDUCATION AND E-LEARNINGSeptember 2000 - May 2026 (25 years and 8 months)Lyon, FranceEnseignement des mathématiques/statistiques en BTS, prépa CPGE, centrale Lyon, IUT (gestion des entreprises et des administrations)Analyser les données :
- modéliser, structurer et représenter des données statistiques,
- analyser des variables aléatoires discrètes (multivariées) et continues,
- comprendre et analyser des séries temporelles.
Répondre aux besoins :- comprendre les problématiques métiers,
- vulgariser des notions complexes,
- expliquer des notions mathématiques.
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Education
- Agrégation de MathématiquesEducation Nationale2011
- Licence en MathématiquesUniversité Claude Bernard,1999Licence en Mathématiques
Certifications
- Data Scientist (Expert en Data Science) RNCP niveau 7OpenClassroom2025