Johann Grisel

AI Engineer,Sensor Scientist,Data Project Manager

Moves to Paris, Le Havre, Lille, Lyon, Niort

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  • Indicative rate €611 / day
  • Experience 7+ years
  • Response rate 100%
  • Response time 1h
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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 20km around
  • Le Havre and 40km around
  • Lille and 20km around
  • Lyon and 20km around
  • Niort and 20km around

Verifications

Languages

  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Limited working proficiency

Skills (30)

  • BigData
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Methodologies
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Frameworks
  • Beginner Intermediate Advanced
  • Languages
  • Beginner Intermediate Advanced
  • SQL
    Beginner Intermediate Advanced
  • Version Control
  • Git
    Beginner Intermediate Advanced

Johann in a few words

Data Scientist (Thèse professionnelle, mastère spécialisé) spécialisé dans le Big Data avec des compétences en chimie (agrégé de physique-chimie), en IoT et électrotechnique (Certificat en instrumentation et capteurs) ainsi qu'en management (gestion d'équipes jusqu'à 1000 personnes), je mets mes capacités au service du Machine Learning, du Deep Learning et de l'Exploration Data Analysis dans des domaines variés (Administration publique, Finance, Marketing, Agronomie). Excellent communicant, expert en formation (numérique et énergie, notamment), je travaille sous R, Python, TensorFlow (Keras), Hadoop (Hive) et Spark en mode Agile (Scrum).

- Outils :
Python, R, HIVE, Keras (TensorFlow), Spark MLlib, HADOOP, PySpark, GAMS, CPLEX, OSQP, cvxpy, SQL, LateX, Office, Acrobat, Jupyter, Git, Scrum, PERT, Gantt, ActivePresenter, Photoshop.

- Techniques déjà mises en œuvre :
PCA, FAMD, GLRM, kNN, t-SNE, LDA, QDA, régression logistique, SVM, OC-SVM, SVDD, SGD, CART, Bootstrap, Bagging, Random Forest, Boosting, Adaboost, GBM, k-means, EM, dendrogramme, DBSACN, TF-IDF, SARMA, SARIMA, Holt-Winters, Collaborative Filtering, SVD, NMF, ALS, Bandit, Streaming, a priori, TPOT, H2O, CNN, RNN, Binning, Scaling, k-fold-CV, missing value, Anomaly detection, GLM, régressions (PCA, SVM, shrinkages Ridge & LASSO, Backward & Forward, VIF, GCV), Splines, GMM, Confusion matrix, ROC, AUC, régularisations, optimisation, simplexe, Dantzig-Wolfe & Benders, stochastique, métaheuristique (recuit simulé, essaims particulaires), graphes (Ford, Bellman, Moore-Dijkstra, Kruskal, Prim).

Portfolio

Experience

TheGreenData

Food Industry

Data Miner

Paris, France

February 2020 - Today

- Data Cleaning, Data Munging (wrangling) : time series sous Python, classification (à partir de fichiers plats).
- Corrélations temporelles : timeshifts.
- Modèles : AutoRegressive Models, Hodrick-Presscott Filter, Logistic Regression.
- Rapports d'activité sous Notebook Jupyter.
- Préconisation algorithmique pour le client final.

Publicis - Publicis

Press & Media

Data Scientist expert

Paris, France

October 2019 - January 2020

- Etablissement du cahier des charges, préconisation d'infrastructure pour le client final.
- Détermination d'un modèle "sur mesure" pour une campagne marketing.
- EDA et feature engineering de la base (80 GB, 166 tables, 1046 champs) sous SSMS, GCP et R.
- Optimisation algorithmique sous Python.
- Etude de faisabilité d'extension de base par geocoding.
- Présentations Workshops, communications techniques sur site et chez le client final.

Société Générale - Corporate & Investment Banking - Société Générale

Banking & Insurance

Lead Data Scientist

Puteaux, France

September 2018 - September 2019

- Démarrage du projet from scratch, benchmarking des méthodes existantes.
- Lead de 5 ingénieurs Big Data, plan de charge.
- Encadrement et formation d'un alternant.
- Animation de réunions avec les métiers.
- Présentations des résultats aux services.
- Données sur Data Lake : 10 PB, 150 GB/jour.
- KPI liquidity, finance.
- Modélisation et implémentation des algorithmes de détectection d'anomalies dans le contexte financier.
- Chargement des données à partir de diverses sources (.csv, .xml).
- Data Munging (wrangling), Feature Engineering.
- Déploiement : LOF (local outlier factor), FAMD (factor analysis of mixed data), OC-SVM (one-class support vector machine), Isolation Forest, SVDD (support vector data description) linéaire et à noyau, GBT (gradient boosting tree), analyse des données symboliques, modèle de mélange, EVA (extreme value analysis).

Education nationale

Education & E-learning

Chargé de mission d'inspection, formateur académique en pédagogie numérique et référant Energie

Académie de Normandie

September 2014 - September 2018

- Evaluation et conseil des professeurs de physique-chimie (1000 personnels environ).
- Mise en œuvre de la politique éducative sous la responsabilité de l'Inspecteur d'Académie.
- Formation de divers personnels.
- Développement de méthodes d'analyse et de gestion académique par PCA, HC (hierarchical clustering), PSO, recuit simulé, SARIMA.

Education nationale

Education & E-learning

Coordonnateur disciplinaire et chef de laboratoire

Académie de Normandie

September 2008 - September 2018

- Intermédiare hiérarchique avec les chefs d'établissement.
- Responsables des techniciens et agents de laboratoire.
- Animations des réunions pédagogiques.
- Gestions des stocks de produits chimiques et planning des équipes.
  • SGBDR

Yunbo Wang - Société Générale - Corporate & Investment Banking

3/10/2020

C'était un grand plaisir de travailler avec Johann. Dans un contexte très dynamique avec une multitude d'enjeux difficiles, il nous a aidé à réfléchir et comprendre les choses sous un angle complètement différent, ses connaissances solides dans le domaine de la science de données nous a permis d'ouvrir plusieurs pistes concrètes. Les discussions avec Johann étaient toujours exceptionnellement enrichissantes et inspirantes. Je recommande Johann pour les équipes qui souhaitent s'améliorer en continu.

Joelle Chamoun - Societe Generale

3/6/2020

Johann a été d'une grande aide pour lancer l'analyse data science et machine learning from scratch. Il a réussi à obtenir des résultats concluants sans connaissance du modèle de données et sans une assistance convenable du métier. Il a un relationnel exceptionnel et est apprécié de tous

Education

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