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Julien ChapletJC

Julien Chaplet

Data Scientist | Deep learning | GenAI | MLOps

€700/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Julien

Fort d’une expérience de plus de 10 ans dans la modélisation statistique appliquée à la finance, je me suis spécialisé, ces dernières années, en data science, MLOps et IA générative. Depuis, je mets également ces compétences à profit dans d’autres secteurs d’activité.

Au cours de mes différentes missions, j’ai répondu à divers problématiques et besoins métiers en lien avec la donnée, que ce soit de l’analyse avec la production et l’automatisation de dashboards, de l’ingénierie en automatisant des pipelines de données, de la data science avec l’amélioration des performances de modèles de machine learning ou de l’IA générative avec le développement de chatbots utilisant le procédé RAG. J’ai également développé et mis en production de nombreux modèles de machine learning et deep learning dans le cadre de mon activité entrepreneuriale de trading quantitatif (service de prédiction de cours, analyse de sentiments, classification de « régimes » de marché, …).

Je suis donc en mesure de réaliser vos projets sur l'ensemble de leur cycle de vie :
- nettoyage et enrichissement des données (notamment via des algorithmes de webscrapping)
- mise en place de pipelines de données (data engineering)
- analyse et visualisation (via Python, Power BI ou Looker Studio)
- choix, développement et implémentation des algorithmes les plus adaptés à vos besoins
- mise en production via FastAPI, AirFlow, Docker, Kubernetes et GitHub Actions (ou Jenkins) pour l'automatisation des tests et workflows CI/CD, sur une infrastructure cloud telle que AWS.

Rigoureux, travailleur et passionné, je mettrai tout en œuvre pour répondre à vos attentes.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Can work on-site
Paris (up to 50km)

Experience

  • OMNES Education
    Formateur Data & IA
    EDUCATION AND E-LEARNING
    September 2024 - Today (1 year and 9 months)
    Paris, France
    Animation de travaux pratiques dans divers domaines en lien avec la donnée pour des étudiants de différents cursus (écoles d'ingénieurs, de commerce, de communication, de sciences politiques, ...).
    Principaux sujets abordés:
    - Programmation : python pour la Data Science et le Machine Learning (Scipy, Pandas, Scikit-learn, etc.), SQL et gestion des bases de données
    - Data Analytics & BI : conception et développement de dashboards avec Power BI et Looker Studio
    - IA générative : fondements, prompt engineering et bonnes pratiques
    - NoCode : Automatisation des workflows avec Make, digital marketing automation avec le CRM Hubspot
    - Acculturation data et data product management
  • Prop Finance
    Trader quantitatif pour compte propre (futures et options)
    BANKING AND INSURANCE
    July 2013 - Today (12 years and 11 months)
    Paris, France
    En tant que trader indépendant, j'utilise des algorithmes de machine learning et deep learning pour améliorer et créer de nouvelles stratégies de trading. Pour cela, j'étudie notamment de nombreux articles de recherche.
    Les différentes phases de mes projets sont :
    - la récupération de données (via des fournisseurs ou du webscraping)
    - le nettoyage de celles-ci
    - le features engineering
    - la mise en place et le "fine tuning" d'algorithmes de machine learning (régression logisitque, XGBoost), de deep learning (LSTM) et de NLP (analyse de sentiment)
    - la mise en production de ceux-ci
    Exemples de projets développés :
    - implémentation d'un modèle de prédiction de séries temporelles avec transformée en ondelettes, encoder/decoder puis LSTM
    - service de prédiction de cours avec données de marché et données fondamentales (scrapées)
    - développement d'un agent LLM pour analyser les sentiments dans la presse spécialisée et dans les tweets via LangGraph
  • HabitatPresto
    Data Scientist
    E-COMMERCE
    November 2023 - January 2024 (2 months)
    Paris, France
    Création d'un chatbot basé sur de l'IA générative (front et back) "from scratch", pour générer des leads
    - requêtes à l'API OpenAI
    - embeddings d'une base de connaissance pour des réponses plus appropriées
    - prompt engineering
    - extraction de la conversation des informations du lead au format JSON
    LLMs Python Langchain

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Education

  • Master of Machine Learning Engineer
    DataScientest
    2023
    Data Science, MLOps, Data Engineering
  • Master of Quantitative Finance
    ENSTA ParisTech et Université de le Sorbonne
    2009
    Modélisation et méthodes mathématiques appliquées à l'économie et la finance

Certifications

  • Data Scientist
    Ecole des Mines ParisTech PSL
    2022

Skill set

Categories