Description

Bonjour !

Je m'appelle Grégoire, je suis Data Scientist Freelance depuis 1 an, je mets mes compétences techniques et business au service de votre projet.

Diplômé de l'École polytechnique et du Master Data Science for Business (X - HEC Paris). J'ai développé des compétences techniques (Python, R, SQL, Microsoft Power BI) appliquées au traitement et à la visualisation des données ainsi qu'à l'implémentation de nombreuses méthodes de Machine Learning (Clustering, Regression, Détection d'Anomalies, Étude des Facteurs Déterminants, Réseaux de Neurones, Autoencoders...).

Je peux renforcer votre équipe tech le temps d'un projet en développement Python, créer des prototypes pour tester vos idées ou établir une mission de conseil pour valoriser vos données.

À bientôt pour échanger autour de vos besoins !

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Can work on-site

Paris (up to 50km), Marseille (up to 100km), Lyon (up to 100km)

Ministère de l'économie, des finances et de la relance
Collaborateur auprès de la conseillère Télécommunications et Régulation, Cabinet de Cédric O, Secrétaire d'Etat chargé de la Transition Numérique et des Communications Electroniques
PUBLIC SECTOR
April 2021 - Today (5 years and 2 months)
Paris, France
Conseil sur le secteur des télécommunications électroniques sur le marché français et sur les régulations européennes et françaises des plateformes numériques.
Analyse de risques Négociation
TOTAL
Machine-Learning Intern
RESEARCH
April 2020 - Today (6 years and 1 month)
Aberdeen, United Kingdom
Stage de recherche. Développement d'un modèle appliqué au stockage du CO2 (CCS).
Pour réaliser des simulations fiables d'injection de CO2 dans les nappes étanches souterraines, il faut extraire un maximum d'informations sur les propriétés géologiques de la zone considérée. Afin d'éviter des mesures directes coûteuses en temps comme en argent, j'ai développé un procédé pour générer un modèle (fiable pour les simulations) à partir des données d'exploitation historiques.

Notions maîtrisées sur ce projet:
- Autoencodage de données temporelles (time-series)
- Utilisation de Generative Adversial Network (GAN) sur un cas réel complexe
Machine learning generative adversial network autoencoder problem solving
ANEO
Consultant data scientist junior
CONSULTING AND AUDITS
June 2019 - August 2019 (3 months)
Boulogne-Billancourt, France
Stage de conseil en data science. À partir d'un modèle d'étude du comportement sur un site web de cours en ligne, j'ai implémenté un dashboard à l'aide de Microsoft Power BI afin de décrire les profils d'utilisateurs et prodiguer des conseils pour améliorer l'expérience des visiteurs.

Notions maîtrisées sur ce projet :
- Modèle Markovien
- Apprentissage Semi-Supervisé
- Clustering
- Visualisation dynamique et explicite des résultats de l'étude
Business intelligence Machine learning Data visualisation Data science