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Deroose LéonardDL

Deroose Léonard

Data scientist | Dev Python | Automatisation

€400/day
Lille, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Deroose

Data scientist depuis plus de deux ans, j'adore travailler avec des données, résoudre des problèmes complexes et trouver des moyens innovants pour aider mes clients à prendre des décisions éclairées.

Je suis également un passionné de développement informatique, principalement en Python, mais j'ai également des compétences en C++. J'aime automatiser des tâches et trouver des moyens d'optimiser les processus pour gagner du temps et de l'efficacité.

Je participe souvent à des compétitions informatique, comme Codingame (Mad Pod Racing) et Kaggle, qui me permettent de me tenir à jour sur les dernières techniques et méthodes d'analyse de données.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Conversational

Can work on-site
Lille (up to 20km)

Experience

  • B Brain
    Data Scientist
    RESEARCH
    December 2021 - Today (4 years and 6 months)
    - Implémentation de modèles de machine learning pour le ranking, la classification et la prédiction
    d’indices financiers. (sklearn, Pytorch, LightGBM).
    - Preprocessing de données et feature engineering en Python et Pyspark (pandas, numpy, talib...).
    - Développement en Python d’un outil d’analyses financières automatisées (tkinter, shapely, pandas,
    numpy, scipy).
    - Veille technologique.
    Python Machine learning Pandas Numpy Tkinter
  • SKAPÁNÊ SAS
    Data Scientist
    DIGITAL AND IT
    January 2020 - January 2021 (1 year)
    Lille, France
    - Machine learning & deep learning pour la classification de documents administratifs (Keras).
    - Création d'une base de données SQL synthétisant plusieurs sources de documents (excel, word, texte, json ...).
    - Optimisation de calculs de distances de Levenshtein sur GPU (librairie Numba).
    - Participation au développement d'un scraper (librairie Scrapy).
    - Développement Python.
  • FIVES
    Data Scientist
    MECHANICAL ENGINEERING
    March 2019 - September 2019 (6 months)
    Lille, France
    Sujet : prédiction de pannes sur une machine industrielle
    - Bibliographie des méthodes existantes et étude du fonctionnement de la machine.
    - Preprocessing des données et labellisation automatique des séries temporelles.
    - Implémentation d'un modèle de machine learning pour la détection de pannes (Lightgbm).

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Education

  • Master 2 - Mathématiques et Applications parcours Finance Computationnelle
    Université de Lille - sciences et technologies
    2019
    Master 2 - Mathématiques et Applications parcours Finance Computationnelle
  • Master 1 - Mathématiques et Applications mention Mathématiques et Finance
    Université de Lille - sciences et technologies
    2018
    Master 1 - Mathématiques et Applications mention Mathématiques et Finance

Certifications

Skill set (31)

Categories