About Daniel
Bonjour,
Je suis diplômé du master X-HEC Data Science for Business.
Mes champs de compétence techniques sont les suivants :
- Système de recommandation : mise en place d'un système pour recommander des produits basés sur le comportement de clients, comme les clics, les likes, les views, etc ...
- NLP : compréhension du langage humain pour analyser les sentiments de texte, contracter ou classifier des documents
- Analyse prédictive : analyse de données tableau pour mieux comprendre les données, pour éventuellement prédire une variable, comme les revenus futurs, les stocks, etc ...
- Calculs sur données confidentielles, avec notamment une expérience en confidential computing, et homomorphic encryption.
Ayant une forte capacité d'apprentissage, je peux aussi monter en niveau sur un domaine qui concerne particulièrement votre entreprise.
Par ailleurs, je peux aussi aider à l’élaboration d'un business plan pour mieux définir quels seraient les produits, KPI, etc ... que votre entreprise pourrait mettre en œuvre, basé sur votre stratégie et les données que vous possédez actuellement.
J'ai aussi la capacité de vulgariser des sujets techniques complexes, et mon blog Medium (compte plus de 30 000 vues sur des articles de vulgarisation technique, que ce soit en Bayesian Neural Network ou en chiffrement homomorphe.
Mes outils de travail sont :
- Python avec notamment Scikit-Learn, pyTorch et Fastai pour le machine learning et deep learning, pandas pour la gestion des données, et matplotlib, seaborn et facets pour la visualisation
- Azure pour la solution Cloud, avec notamment des solutions d'IA comme Azure Text Analytics, Computer Vision ou Speech To Text, de stockage comme CosmoDB, ou encore des Data Science VM pour entraîner les modèles.
- NodeJs et Flask pour un développement backend pour incorporer ces solutions de machine learning avec une API REST
English
Native or bilingual
German
Conversational
Italian
Fluent
Vietnamese
Basic
Can work on-site
Paris (up to 50km), Paris (up to 20km), Palaiseau (up to 20km)
Experience
- MicrosoftData ScientistSOFTWARE PUBLISHINGApril 2020 - September 2020 (6 months)Worked on the implementation of privacy friendly Machine Learning models, using state of the art techniques such as Homomorphic Encryption, Secure Multi Party Computation and Trusted Execution Environments.- Wrote a paper on the adaptation of Random Forests to fit the Homomorphic Encryption paradigm, available at https://arxiv.org/abs/2006.08299- Implemented Cryptotree available at https://github.com/dhuynh95/cryptotree- Wrote a serie of articles on Homomorphic Encryption, available at https://medium.com/@dhuynh95/homomorphic-encryption-intro-part-1-overview-and-use-cases-a601adcff06c
- Naox TechnologiesData ScientistHEALTH AND WELLNESSApril 2019 - September 2020 (1 year and 5 months)Paris, FranceNaox is a young startup developping earphones with EEG sensors, which allow to record brain biomedical data. My tasks were the following:- Setup of a Cloud backend in Azure for EEG recording and manipulation- Pitch of the startup, investor seeking and helped the redaction of a patent- Developed a framework around Fastai and Pytorch to make the training of unsupervised models easier by customizing the training loop, and wrote a Medium article to share results.In addition, we participated and won the MIT Grandhack Medecine 2019 Paris, with the Deeptech Special prize, and the second price in Mental Health.
- BNP PARIBASData ScientistBANKING AND INSURANCEJune 2018 - August 2018 (3 months)Rome, Italy
Reviews
Aurélien
Biogen France SAS
Reviewed on 31/12/2020
Daniel est très professionnel. Sa détermination à faire avancer les projets est une grande force !
Recommendations
Be the first to recommend Daniel
Help this freelancer shine by sharing your experience working together.
These freelancer profiles also match your criteria
Agatha Frydrych
Backend Java Software Engineer
4.7
(3)
2
Baptiste Duhen
Fullstack developer
4.6
(4)
5
Amed Hamou
Senior Lead Developer
4
(2)
7
Audrey Champion
Web developer
4.3
(3)
4
Education
- X-HEC Graduate Degree Data Science for BusinessEcole polytechnique - HECLe Graduate Degree Data Science for Business est un programme crée en partenariat avec HEC et l'X, dans le but de former des Data Scientists ayant à la fois un bagage technique avancé, mais aussi une formation entrepreneuriale et business. La première année se déroule à l'X pour les cours techniques, puis la seconde année à HEC pour la partie business.
- Ingénieur polytechnicienEcole polytechniqueCycle ingénieur polytechnicien de la promotion X2016. Admission par voie universitaire, classement d'entrée 14ème.
Certifications
- Deep learningStanford2018