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Jean Anoma

Machine Learning engineer | Deep Learning engineer

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Jean in a few words

Mes domaines de spécialisation:

1. Deep learning et algorithmes ML

- Je construis des algorithmes de Machine Learning (algorithmes de ML traditionnels, algorithmes de Deep learning, réseaux récurrents, GAN...) ou des analyses statistiques pour résoudre un problème business liés à l'exploitation de données entièrement annotées ou non annotées de différentes natures (images, texte, données tabulaires)

- J'adapte également à votre problématique busines de puissants algorithmes open source sur Tensorflow ou Keras. J'ai également une expérience sur Pytorch

- Optimisation des algorithmes de Deep Learning: je peux mener pour vous des explorations pour améliorer la prédiction ou le temps de latence

- Algorithmes semi-supervisés ou non supervisés: je peux vous aider à exploiter vos données non annotées (images, texts ou tabulaires)


2. Cloud computing

Il ne s'agit pas seulement de créer un modèle: il faut qu'il soit mis à disposition de la production, qu'il soit versionné et qu'il évolue. Je vous aide à

- stocker vos données et métadonnées dans le cloud par exemple dans une base Postgresql

- gérer et visualiser vos données sur des outils de visualisation comme Grafana

- mettre en place un flux d'annotation de vos données plus fluide et scalable grâce à des outils d'annotation comme Labelbox

- construire vos datasets d'entraînement automatiquement en utilisant votre base de données Postgresql

- Packager et mettre à disposition votre modèle (via un API sur le cloud ou en local)

- Versionner vos modèles et vos données

- Mettre en place un système de monitoring de la performance de vos modèles

- Automatiser sur le cloud les réentrainements de modèles et leur déploiement

- Automatiser les explorations en vue d'améliorer la qualité du modèle (AutoML)

J'ai également de l'expérience en développement front sur ReactJS et React native

Je suis habitué à travailler en méthode agile et dans des environnements et pour des clients très exigeants.

Portfolio

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Experience

Faurecia - Faurecia

Automobile

Lead data scientist

Paris, France

April 2020 - Today (1 year and 9 months)

- Cadrage, implémentation et déploiement de use case big data sur le domaine des Achats notamment (Pyspark, SQL, Palantir)

- Construction et déploiement de modèles de vision par ordinateur au sein de la Digital Service Factory de Faurecia.

- Automatisation des tâches liées au retraining sur le cloud Azure (Réduction par un facteur de 5 à 7 de la durée nécessaire à un entraînement complexe)
• Récupération automatique des métadonnées des images dans une base PostgreSQL à partir de fichiers json stockés sur Azure Blob Storage ou Amazon AWS (Python)
• Envoi automatique des images à annoter depuis Azure Blob Storage ou Amazon AWS sur l'outil d'annotation (Python/GraphQL/Labelbox API)
• Construction d'outils de visualisation et de dashboards permettant de visualiser l'état des données stockées dans la base Postgresql et dans Azure Blob Storage ou Amazon AWS et de suivre l'évolution des activités d'annotation sur Labelbox (Grafana)
• Récupération automatique des annotations à partir de Labelbox et stockage dans une base Postgresql (Python/GraphQL)
• Automatisation de la création de datasets d'entraînement, validation et test qualifiés à partir de la base Postgresql et de Azure Blob Storage ou Amazon AWS (Python)
• Entraînement des modèles de computer vision dans le cloud Azure et le cloud Amazon
• Création de pipeline Azure pour automatiser le flux de la création du dataset à l'entraînement des modèles et à l'évaluation des modèles
• Automatisation du monitoring du modèle (évaluation systématique, shadow models)
• Versionnement automatique des modèles et des données sur Azure Blob Storage
• Explorations et expérimentations sur les modèles et les données pour améliorer la performance de la prédiction
• Mise en oeuvre d'une interface personnalisée d'annotation sur Labelbox sur ReactJs

- Vulgarisation des activités IA au sein du groupe

- Gestion des relations de Faurecia avec l'institut de recherche PRAIRIE

- Organisation agile

Self-employed

Tech

Data scientist, développeur  - As a freelancer

Paris, France

October 2016 - February 2019 (2 years and 4 months)

- Développement d'un algorithme prédictif fondé sur les réseaux de neurones récurrents pour la prédiction du nombre de clients dans un restaurant (Python/Keras)

- Développement d'une application mobile sociale (React Native/Firebase) et d'un site web social en reactJs

- Finalisation d'un master en mathématiques appliquées à l'UPMC et d'un master en informatique à distance à l'université de Franche Comté avec spécialisation en statistiques et apprentissage machine

- Réalisation d'un mémoire de recherche sur la vision par ordinateur (accélération de l'inférence sur un problème de reconnaissance de numéros de dossards sur des images de marathons - utilisation de Python et Tensorflow)

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