About Pierre
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Experience
- Eco buddyCréation d'entrepriseSeptember 2023 - October 2024 (1 year and 1 month)Eco Buddy est une application web/mobile destinée à suivre ses émissions carbone personnels et cela de maniÚre automatisée en connectant différents "traqueurs" :- une extension pour navigateur (internet)- votre compteur Linky (Logement)- la géolocalisation de votre téléphone (Déplacement)Etapes réalisées :- Recherche et testes de faisabilité- Développement d'un premier prototype (MVP)- Recherche de partenariat/financementsTechnologies utilisées : TypeScript (Angular 16), Python 3 (Flask), D3js, Ionic 3, Git, GitHub Actions, Docker
- ALTENDéveloppeur webCONSULTING AND AUDITSFebruary 2019 - August 2023 (4 years and 6 months)Région Parisienne
General Electric Healthcare (mai 2022 - décembre 2022)
Développeur TypeScript.Missions :- Intégration des algorithmes d'IA dans une application destinée aux radiologues.- Développement de fonctionnalités Front-End (score de calcification, détection coronaires, segmentation 3D).Technologies : TypeScript, Front-End, Svg data visualizationThales SIX - Service ITS (octobre 2020 - avril 2022)
DĂ©veloppeur FullStack.Missions :- DĂ©veloppement dâune plateforme web de gestion de sondes de dĂ©tection de cyberattaques.- Mise en Ćuvre de fonctionnalitĂ©s telles que SSH/SNMP, supervision, responsive design.Technologies : Python, Flask, Angular 9-10, PostgreSQL, ElasticSearch, Debian 10, API Rest, GitLab.MetrixWare (juillet 2020 - octobre 2020)
DĂ©veloppeur Angular.Missions :- Migration dâune application Flash vers Angular 9 pour la gestion de flottes de vĂ©hicules armĂ©s (client Nexter Group).- Ajout de fonctionnalitĂ©s : formulaires dynamiques, tableaux de donnĂ©es, graphiques, boĂźtes de dialogue.Technologies : Angular 9, Bootstrap, Git, SlackAirbus D&S (janvier - juillet 2020)
DĂ©veloppeur Angular.Missions :- Migration dâune application Flash vers Angular 9 (glossaire pour la reconnaissance dâimages satellites).- DĂ©veloppement dâune application responsive incluant recherche, arbre, menu contextuel, glisser-dĂ©poser.Technologies : Angular 9, PrimeNG, HTML, CSS, Git.IDEMIA (avril - dĂ©cembre 2019)
DĂ©veloppeur TypeScript.Missions :DĂ©veloppement dâun composant web biomĂ©trique (captures dâempreintes, portraits, iris).Gestion de support et ajout de nouvelles fonctionnalitĂ©s Front-End.Technologies : TypeScript, HTML, CSS, JavaScript API. - AicapWeb DeveloperTRAVEL AND TOURISMFebruary 2018 - May 2018 (3 months)Palma de Majorque, Spain- DĂ©veloppement de solutions web pour des clients (entreprise de nettoyage, restaurants) en utilisant HTML/CSS/JavaScript/PHP et WordPress.- Mise Ă jour du site web dâAicap (Framework Laravel).- Communication en espagnol, français et anglais.
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- IngĂ©nieur GĂ©nĂ©ralisteESIGELEC2018Un tronc commun scientifique et technologique sur la 1Ăšre et 2e annĂ©e : maths, physique, tĂ©lĂ©communications, informatique et rĂ©seaux, Ă©lectronique, systĂšmes embarquĂ©s, Ă©lectricitĂ© industrielle, automatique SpĂ©cialisation Ă partir de la 2Ăšme annĂ©e : J'ai choisi Big Data pour la Transformation NumĂ©rique : DĂ©veloppement de sites web dâentreprise, Business intelligence, ModĂ©lisation et prĂ©diction (Machine Learning), SystĂšmes de recommandation, Architecture et sĂ©curitĂ© des systĂšmes dâinformation.
- Data ScienceOpenClassroomsParcours Data Scientist diplĂŽmant comprenant 8 projets professionnalisants. DĂ©veloppĂ© avec Python sur Jupyter Notebook (pandas, numpy, matplotlib) Projets rĂ©alisĂ©s Ă ce jour : 1/ Analysez des donnĂ©es nutritionnelles dans le bute de crĂ©er un gĂ©nĂ©rateur de recette saine - RĂ©aliser une analyse exploratoire sur les donnĂ©es d'openfoodfacts - Nettoyage des donnĂ©es, analyse statistique multivariĂ©e 2/ Ă lâaide de mĂ©thodes non supervisĂ©es, Ă©laborez une API capable de retourner 5 recommandations de films similaires et intĂ©ressants pour le visiteur - Nettoyage des donnĂ©es et data exploration - Utiliser diffĂ©rentes distances afin d'effectuer notre recommandation et les comparer afin de choisir la plus pertinentes (cosine, encludian, correlation , TfidfVectorizer et Linear kernel) - Algorithme de clustering utilisĂ© sur les valeurs numĂ©rique (k means) - Elaboration d'une API avec Flask et dĂ©pot sur le Cloud API retournant les 5 films les plus pertinents (selon ma mesure) en fonction d'un film envoyĂ© en entrĂ©e 3/ Anticipez le retard de vol des avions - Entrainer et Ă©valuer les perfs d'un modĂšle de rĂ©gression - Adapter les paramĂštres d'un modĂšle de rĂ©gression afin de lâamĂ©liorer 4/ Segmentez les comportements de clients objectif: comprendre les diffĂ©rents types dâutilisateurs grĂące Ă leur comportement dans la durĂ©e, afin de dĂ©tecter les plus susceptibles de passer Ă l'achat - Utiliser une approche non supervisĂ©e pour dĂ©finir des clusters de clients - Mettre en place et entrainer un algorithme de classification - Ăvaluer les performances d'un algorithme de classification