Nicolas Gibaud

Data scientist senior

Moves to Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
  • Indicative rate €700 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time 2h
Propose a project The project will only begin when you accept Nicolas's quote.

Availability not confirmed

Propose a project The project will only begin when you accept Nicolas's quote.

Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around
  • Paris and 100km around

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Business sector
  • Aviation & Aerospace
  • Food Industry
  • Automobile
  • Banking & Insurance
  • Research
+28 autres
Company size
  • 1 person
  • 2 - 10 people
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
+2 autres

Verifications

Languages

  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Full professional proficiency

Categories

Skills (15)

Nicolas in a few words

Data scientist Freelance avec 5 ans d'expérience, je suis passionné par le développement et la mise en production de modèles d'intelligence artificielle.

Diplômé de Supélec avec une spécialisation en machine learning et mathématiques appliquées, je suis également titulaire d'un master 2 recherche en mathématiques fondamentales et appliquées de l'université de Lorraine.

A l'issue de mes études, j'ai eu une première expérience académique au laboratoire de recherche singapourien A*STAR, au cours de laquelle j'ai travaillé sur des modèles de deep learning appliqués à la reconnaissance d'images.

J'ai ensuite été consultant chez Quantmetry, une société de conseil spécialisée en data science et intelligence artificielle, pendant 5 ans. J'ai travaillé dans des secteurs variés (industrie, biomédical, finance, retail, ...) et sur un grand nombre de sujets (modèles de maintenance prédictive, classification d'images et de vidéos, moteurs de recommandations, ...)

La diversité des missions que j'ai eu la chance de mener m'ont permis de faire face à l'intégralité de la chaine de valeur data, depuis le cadrage et la conception d'architectures data, jusqu'au déploiement de modèles de machine learning avancés dans des environnements de production contraints.

J'exerce occasionnellement une activité de formateur (Big Data, Data Science, Python) dans des établissements académiques (CentraleSupélec, Ecole des ingénieurs de la ville de Paris) ainsi que dans des entreprises.

Experience

Boehringer

Medical field

Développement d'une application de classification automatique d'images

Paris, France

January 2017 - April 2017

Merial, filiale du groupe Boehringer Ingelheim, est une entreprise spécialisée dans la santé animale.

Au sein d'une petite équipe de 2 personnes, j'ai réalisé des modèles de classification automatique d'images, permettant de détecter la réussite ou l'échec des processus de vaccination de poussins directement à partir de photographies.

Tâches effectuées:
- Nettoyage et normalisation des images (Python OpenCV)
- Features engineering sur les images, afin de construire des variables d'intérêt (couleurs, formes, etc) (Python OpenCV)
- Construction de modèle de classification Succès / Echec sur la base de des variables (Python Scikit-Learn)
- Tests des approches avec réseaux neuronaux en complément (Keras)

SNCF - SNCF

Transportation

Développement de modèles de maintenance prédictive pour les trains

Saint-Denis, France

June 2015 - June 2016

J'ai travaillé sur le développement de modèles de maintenance prédictive pour les nouvelles rames SNCF NAT, dans une équipe agile composée de 5 développeurs et d'un chef de produit.

L'objectif du projet était de croiser les données historiques de défaillance des différents systèmes des trains (moteur, freins, porte, etc), avec les données de fonctionnement de ces système, afin de créer des modèles capables d'anticiper les pannes futures.

Tâches effectuées:
- Ingestion et nettoyage des différentes sources de données (MySQL et Python)
- Croisement des données historiques de défaillance avec les données de fonctionnement pour la construction du dataset d'entrainement (Python)
- Création et optimisation de différents modèles de prédiction de pannes (Python, Scikit-learn)
- Accompagnement des équipes de développement Scala / Spark pour la mise en production

AXA IM - AXA

Banking & Insurance

Développement d'une application d'aide à la décision pour acheteurs financiers

Puteaux, France

September 2015 - June 2016

Axa IM est une société de gestion d'actifs.

Au sein d'une équipe de 4 personnes, nous avons développé des outils d'aide à la décision à destination des acheteurs. Ont été développés:
- Un moteur de recommandations de produits financiers
- Un moteur de segmentation de produits et de clients
- Un modèle de détection de tendances de marché.

Tâches effectuées:
- Ingestion et nettoyage des données historiques (Python, PostGRE)
- Développement des différents modèles d'analyse (Python, R)
- Création et mise en production d'un dashboard de restitution des résultats (Tableau)

Sephora - LVMH

Retail

Cadrage de la mise en place d'un datalake

June 2016 - July 2016

Au sein de Sephora, j'ai participé à la réflexion stratégique autour de la mise en place du nouveau datalake de l'entreprise, en étant référent principalement sur le volet technique. La mise en place du datalake était un projet d'envergure, car celui-ci avait vocation à centraliser une très grande partie des données et des applications de l'entreprise.

Tâches effectuées:
- Réalisation des interviews des différentes entités concernées
- Synthèse de ces interviews et expression de l'ensemble des besoins métiers
- Construction d'une feuille de route et émission de recommandations techniques pour répondre aux besoins métiers et data remontés

ENGIE - Engie

Energy & Utilities

Développement de modèles de détection d'objets à partir d'images aériennes

Paris, France

January 2017 - June 2017

Power Corner est une filiale d'ENGIE en charge du développement des réseaux d'électricité dans les zones rurales peu développées.

Au sein d'une petite équipe de 2 personnes, j'ai développé des modèles de détection et de classification de toits dans des images aériennes (drone et satellites).

Tâches effectuées:
- Benchmark des différentes approches possibles pour la détection d'objets dans des images
- Implémentation et tests de certaines de ces approches (Mask RCNN et Faster Mask RCNN)
- Construction de modèles de classification pour la détection du type de toitures (bois, métal, etc)

Quantmetry

Consulting & Auditing

Développement d'une application mobile de reconnaissance d'oeuvres d'art

Paris, France

September 2017 - December 2017

Quantmetry est un cabinet de conseil spécialisé en data science et intelligence artificielle.

Au sein du département R&D de Quantemetry, j'ai été chef de projet d'une équipe de 5 personnes sur le développement d'une application mobile et web de reconnaissance et de recommandation d'oeuvres d'art.

L'application a fait l'objet de nombreux articles de presse, dont un dans les échos (https://www.lesechos.fr/2017/10/quantmetry-imagine-un-guide-des-musees-a-lintelligence-artificielle-184840).
Elle a également été présentée aux Microsoft Experience Days.

Tâches effectuées:
- Développement des modèles de reconnaissance de tableau (Python, OpenCV)
- Design de l'algorithme de reconnaissance des styles picturaux et des modèles de recommandations de tableaux (Python, Tensorflow)
- Mise en place du processus de déploiement de l'application sur Microsoft Azure
- Intégration de l'équipe de prestataires en charge du développement mobile

EDF - EDF

Energy & Utilities

Développement d'un modèle d'extraction de thèmes sur des messages clients

Paris, France

August 2017 - January 2018

Au sein de la direction EDF commerce, j'ai développé des modèles de traitement naturel du langage pour la classification automatique et l'analyse de sentiments de réclamations clients.

Tâches effectuées:
- Formatage et nettoyage des données brutes (mails, formulaires, etc) (Python, nltk, gensim)
- Construction d'un modèle de segmentation LDA (Latent Dirichlet Allocation) pour l'identification de nouveaux thèmes (Python, Scikit-Learn)
- Mise en forme des résultats pour présentation au métier (pyLDAviz)
- Construction de modèles d'analyses de sentiments (Python, Scikit-Learn)

Boehringer

Medical field

Développement d'un modèle de classification automatique de vidéos

Paris, France

September 2017 - January 2018

Merial, filiale du groupe Boehringer Ingelheim, est une entreprise spécialisée dans la santé animale.

Au sein d'une petite équipe de 3 personnes, j'ai réalisé des modèles de classification automatique de vidéos, permettant de détecter la réussite ou l'échec des processus de vaccination de poussins directement à partir de vidéos. Ce projet s'inscrivait dans la continuité d'un projet similaire où la classification se faisait sur la base de photographies, que j'avais réalisé auparavan

Tâches effectuées:
- Définition d'un environnement et d'un protocole d'enregistrement des vidéos
- Nettoyage et normalisation des vidéos (Python OpenCV)
- Features engineering sur les vidéos, afin de construire des variables d'intérêt (couleurs, formes, etc) (Python OpenCV)
- Construction de modèle de classification en temps réel Succès / Echec sur la base de des variables (Python Scikit-Learn)
- Préparation de l'industrialisation : encapsulation de la solution dans une image docker afin de pouvoir être facilement embarqué sur le dispositif d'enregistrement vidéo final (Docker, Bash)

Swiss Life Assurance et Patrimoine

Banking & Insurance

Développement d'un assistant personnel voicebot pour les commerciaux

Levallois-Perret, France

October 2017 - July 2018

En tant que chef de projet technique, j'ai encadré une équipe de 6 développeurs dans le cadre du développement d'une application mobile de chatbot / voicebot à destination des agents commerciaux de Swiss Life. L'objectif était la création d'un assistant personnel type Siri, directement connecté aux données métier des agents (informations clients, produits, campagnes marketing, etc).

L'application a fait l'objet de nombreux articles de presse:
- https://www.argusdelassurance.com/acteurs/les-reseaux-de-vente-de-swiss-life-pourront-s-appuyer-sur-aida.130783
- https://www.zdnet.fr/actualites/aida-l-assistant-vocal-qui-murmurait-a-l-oreille-des-commerciaux-swiss-life-39869625.htm

Tâches effectuées:
- Ateliers de design thinkings avec les utilisateurs pour l'identification et la formalisation des besoins
- Design de la solution technique et rédaction d'un cahier de spécifications techniques pour répondre à ces besoins
- Mise en place d'une organisation de travail agile SCRUM et d'un processus d'intégration et de déploiement continus)
- Gestion des sprints agiles : développement de la partie back-end, encadrement des différentes cérémonies SCRUM (sprint planing, daily stand-ups, rétrospectives, etc)
- Gestion des prestataires de développement de la partie front-end (application mobile iPhone)
- Déploiement de la solution et gestion des tests utilisateurs

Crédit Agricole SA - Groupe Crédit Agricole

Banking & Insurance

Développement d'un modèle anti-fraude pour les transactions financières

Montrouge, France

January 2019 - May 2019

Au sein du département conformité du crédit agricole, j'ai travaillé au développement de modèles de détection de transactions financières frauduleuses, au sein d'une équipe de 3 personnes, ainsi qu'à la préparation de leur déploiement en interne.

Tâches effectuées:
- Développement des modèles de classification (Python, Scikit-learn)
- Rédaction d'un cahier de tests fonctionnels et d'intégration
- Développements des tests unitaires (Python)
- Automatisation du déploiement des modèles via une application web conteneurisé (Flask, gunicorn, Docker)
- Proposition d'une méthodologie d'intégration et déploiement continu pour l'entité (gitlab CI)

Michaël Sok - Quantmetry

7/31/2019

J'ai eu l'occasion de travailler avec Nicolas, et ce dernier a un très bon niveau, que ce soit technique (Machine Learning), de développement ou concernant l'industrialisation du projet. Ce qui est surtout remarquable est son efficience dans le développement du code !

Pierre Boszczuk - Eramet Ideas

7/31/2019

Nicolas a un très haut niveau de professionnalisme, au niveau de la gestion de projet et d'équipe, de la relation client et sur les aspects techniques. Il maitrise parfaitement les algorithmes de classification d'images et est capable de les implémenter en développant des applications modulaires dont l'architecture permet un déploiement rapide en production.

Antoine Simoulin - Quantmetry

7/31/2019

J'ai eu le grand plaisir de collaborer avec Nicolas pour le développement d'une application de reconnaissance de tableaux. Nicolas est très proche de ses équipes et a proposé une vision tout au long du projet. D'abord d'un point de vue technique puisque le modèle de réseaux de neurones a été industrialisé. Mais aussi dans une projection au delà du projet, l'application a par exemple été présentée aux Microsoft Expérience. Nicolas s'est démarqué par un remarquable équilibre entre le challenge pour ses équipes et la confiance et l'autonomie qui leur apporte !

Education

charter modal image

Success is a team effort

Contribute to this success and the community's professionalism by signing the Freelancer Code of conduct

Sign the code