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Christophe in a few words
Depuis 7 ans en tant que consultant et formateur en data science j’ai développé et mis en place des solutions basées sur le machine learning avec Python, scikit-learn, et diverses plateformes cloud. Formateur passionné et pédagogue, j’aime également enseigner à des profils variés la puissance de ces techniques quand elles sont mises en œuvre sur les bons jeux de données.
Passionné, je cherche aujourd’hui un nouveau projet avec de nouvelles données à explorer et à exploiter, pour en retirer toute leur valeur ajoutée.
Experience
TradeShifu
Banking & Insurance
Data Scientist Senior - As a freelancer
o Cadre du projet : Recherche et analyse des données, implémentation des pipelines de transformation, optimisation des modèles prédictifs, déploiement en production
o Technologies utilisées : Tensorflow v2, Keras ; scikit-learn, XGBoost ; statsmodel pour les modèles ARIMA, VAR, et GARCH
o Infrastructure utilisée : Microsoft Azure ML
o Ma contribution : J’ai développé toutes les phases du projet : analyse, implémentation, modélisation et mise en production
Airbus - AIRBUS GROUP
Aviation & Aerospace
Data scientist senior - As a freelancer
o Cadre du projet : Analyse des données, implémentation des pipelines de transformation des données, optimisation des modèles prédictifs, évaluation de leur qualité
o Technologies utilisées : Spark via l’api PySpark en Python ; scikit-learn, Keras pour les modèles LSTM, XGBoost, Hyperopt, stats-model pour les modèles ARIMA, FoundryTS (librairie propriétaire Palantir pour les time series)
o Infrastructure utilisée : plateforme Palantir (foundry) de Airbus (Skywise)
o Ma contribution : J’ai participé à toutes les phases du projet : analyse, implémentation, modélisation et ai guidé les actions de l’équipe en identifiant les pistes à explorer et en utilisant au mieux des compétences de chacun
Groupe Atlantic
Energy & Utilities
Data scientist senior - As a freelancer
o Cadre du projet : Analyse des données, implémentation des pipelines de transformation des données, optimisation des modèles prédictifs, évaluation de leur qualité
o Technologies utilisées : Scikit-learn, Keras, XGBoost, Catboost, Hyperopt, BigML
o Infrastructure utilisée : serveurs CPU et GPU loués sur FloydHub ; Infrastructure BigML
o Ma contribution : j’ai implémenté la solution en intégralité ; j’ai aidé l’équipe métier à définir le modèle et son cadre d’utilisation ; et j’ai récupéré toutes les données potentiellement utiles auprès des différents services, qu’ils soient métier ou technique.
Human Coders
Consulting & Audits
Formateur data science - As a freelancer
o Conception du contenu : contenu pédagogique progressif alternant explications théoriques, mise en pratique en Python et sur BigML (plateforme de Machine Learning qui ne nécessite pas de code), et retours d’expérience de cas réels.
o Animation : pédagogie progressive et adaptable selon le profil des participants : développeurs, chercheurs, product owners…
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