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Jean-Baptiste P.

Data Scientist | Données spatiales | Modélisation

Moves to Paris, Bordeaux, Lyon, Grenoble, Marseille

  • 48.8546
  • 2.3477
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Location and workplace preferences

Location
Paris, France
Can work on-site in your office in
  • around Paris and 50km
  • Around Bordeaux and 100km
  • Around Lyon and 100km
  • Around Grenoble and 100km
  • Around Marseille and 100km

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
Business sector
  • Agriculture
  • Civic & Social Organizations
  • Biotech
  • Research
  • Energy & Utilities
+4 autres
Company size
  • 1 person
  • 2-10 people
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people

Verifications

Reputation

Stack Overflow

Stack Overflow : J-B J-B
  • 313 Reputation
  • 6 Bronze
  • 1 Silver
  • 0 Gold

Languages

Categories

Skills (37)

  • Beginner Intermediate Advanced
  • Frameworks
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced

Jean-Baptiste in a few words

Passionné par l'application des nouvelles technologies aux problématiques de développement et aux enjeux environnementaux, j'ai travaillé pendant 5 ans comme Data Scientist aux Nations Unies.

Ingénieur de formation (École des Ponts), je maîtrise tous les aspects de la data science et je suis particulièrement à l'aise avec les données spatiales (données environnementales, imageries satellitaires, enquêtes de ménage, Open Street Map). Je code principalement en Python et je construis à la fois des modèles explicatifs (approche économétrique) et prédictifs (machine learning).

Je développe des applications Web avec des outils open source (HTML/CSS, Flask, Leaflet/Mapbox JS, PostgreSQL/PostGIS). Je maîtrise de nombreux outils de collaboration et de développement (git, docker, AWS).

Portfolio

Portfolio is only available to registered users

Experience

Self Impact

Logistics & Supply Chain

Création d'une base de données  - As a freelancer

Paris, France

December 2020 - December 2020

La mission consistait à créer une base de données et d'y ingérer périodiquement des données de transporteurs logistiques accessibles via des API complexes (REST ou SOAP).
J'ai privilégié une approche serverless sur AWS pour un gain d'efficacité et un coût moindre grâce aux services suivants :
- RDS (PostgreSQL)
- Lambda et lambda layers
- Elastic IP (pour whitelister l'adresse IP sur certaines API)
- NAT Gateway
- S3
- CloudWatch Events

Tout le code est en Python et le déploiement est automatisé grâce à la Framework Serverless. Le code est disponible sur GitHub pour la maintenance et les principales libraires utilisées sont:
- requests
- zeep
- psycopg2 (pour les requêtes)
- sqlalchemy (pour les migrations)
Psycopg2 et zeep ont été intégrées à des layers de AWS lambda alors que sqlalchemy n'est utilisé que en local pour les créations/migrations de tables.

Les données reçues au format json sont transformées via un ensemble de fonctions python avant d'être ingérées dans la base de données SQL pour répondre au besoins du client.

World Food Programme - Nations Unies

Public sector

Data Scientist

Rome, Italie

July 2015 - September 2020 (5 years and 2 months)

- Developed a Web app to manage and map food distribution figures
- Developed a machine learning model to predict food insecurity at high resolution from satellite imageries and other spatial covariates
- Led the analysis of mobile phone data (CDRs) to track and predict population displacements
- Set-up remote food security monitoring tools in Africa and Asia

1 Malt mission

(1 rating)

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