About Florent
Docteur en physique théorique, J’interviens depuis quatre ans sur des projets de data science et d'IA en tant que data scientist mais également comme project lead sur des thématiques allant de la computer vision, similarité client, pricing, etc.
Je vous propose d’enrichir vos équipes data pour apporter mon expérience, mener vos projets en valorisant les compétences de vos équipes.
Ma démarche est de m’appuyer sur un bagage analytique fort pour rapidement prendre en main vos outils et modèles. Puis de créer une dynamique de groupe avec les équipes et compétences présentes pour objectif l’enrichissement de chacun et le delivery de projet et de valeur.
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Paris (up to 50km)
Experience
- ConseilPractice Leader Data ScienceCONSULTING AND AUDITSJune 2022 - September 2022 (4 months)Paris, FranceCréation d’une nouvelle offre d’IA Éthiques & ExplicableDéveloppement d’un outil de Marketing Mix ModelMise en place d'une équipe pour la réalisation d'une série de POC de data analyse
- CAPGEMINIMembre du COE - AINovember 2021 - May 2022 (6 months)Paris, France- Valorisation de l'IA au sein de Capgemini- Animation de la communauté IA de I&D- Etude interne pour développer les activités IA de Capgemini- Etude sur le passage du BI à l'IA
- CAPGEMINIChef de projet - Data Scientist - TOTALNovember 2021 - May 2022 (6 months)Total est un distributeur important de lubrifiants dans le monde. Les prix de vente sont fixés par les vendeurs et sont très aléatoires car il n'existe pas de référence de prix. A l'aide des connaissances clients, Total a développé un outil pour la France permettant de suggérer un prix de vente par produit et par client de même que des similarités entre produits et entre clients. L'équipe, de 3 personnes (2DS et 1DE), est chargée de faire évoluer cette solution et de la déployer dans de nouveaux pays, Chili, Inde et Algérie avec un très bon taux d'adoption de l'outil par les vendeurs et un gain net chiffré à plusieurs millions d'euros suite à l'adoption de l'outil. Missions : Déploiement :- Analyse de la qualité des données- Echanges avec les métiers pour comprendre les spécificités du pays : monnaie, langue, spécificité géographique, changement de prix, les paramètres impactant les prix, etc- Mise à jours des tables de données- Mise à jour du modèle de suggestion de prix : choix des features par analyse statistique, kruskal- Mise à jour du modèle de similarité : clustering et PCA- Test du modèle- Validation des suggestions de prix par les business du pays- Mise en production- Retour des opérationnels- Itération sur le modèle- Evolution des modèles :- Nouvelles méthodes de définition et génération des clusters- Optimisation de la méthode de choix du nombre de cluster- Variabilisation des scripts pour optimiser le déploiement dans de nouveaux pays- Création d'une nouvelle table sur Azure SQL- Evolution de la partie API et ETL sur Azure Environnement technique : Azure Databricks; Salsa; Azure functions; Azure DevOps; Azure SQL; Azure Data Factory
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Education
- Diplôme d'ingénieur, Science des donnéesEcole Centrale de Marseille2014Diplôme d'ingénieur, Science des données
- Master 2 (M2), Physique théorique et mathématiqueAix-Marseille Université2014Master 2 (M2), Physique théorique et mathématique