About Pierre-Vincent
Data Science 🤖 | Data Analysis 📈 | Computer Vision 👀
Issu du milieu banque et assurances, j’ai une très bonne connaissance des besoins métiers des commerciaux, mais également, et c’est un véritable plus, des attentes des sièges sociaux.
Doté d'une très grande autonomie, je sais mener un projet du début à la fin sans aucun problème.
Je suis un passionné, j'aime apprendre, et surtout comprendre les tenants et les aboutissants sur les sujets que l’on me demander de traiter. Un autre de mes points forts est l’échange et le partage. En effet, j’apprécie de pouvoir échanger et partager les connaissances avec autrui. Je sais faire preuve d’adaptation à mon public en vulgarisant mes propos pour qu’ils soient mieux compris par mon interlocuteur.
Parler en public, ou présenter un projet, des démarches, des process lors de réunions ou de séminaires ne me pose aucun problème, bien au contraire.
D’un point de vue purement technique, je travaille en Python mais aussi en R.
Mon domaine d’activité se situe sur l’IA, mais aussi la data, de la visualisation pour du BI ou encore sur des sujets d’océrisation de factures, de documents PDF ou d’images, afin de stocker la donnée ou le résultat en BDD SQL ou No-SQL.
Exemples de projets que j’ai menés :
– création d’un data-lake à partir de plusieurs logiciels de comptabilité, au sein d’un cabinet comptable, et créations de dashboards pour la direction,
– création d’une solution d’océrisation de factures afin d’en extraire les données utiles aux comptables (pour éviter une saisie manuelle) en utilisant des techniques de deep-learning,
– création d’un outil prédictif de geo-coding, quelles circonstances ?
– création d’une interface graphique via Flask pour centraliser plusieurs api que j’ai créés (transformation de différents formats de fichiers bancaires comme OFX ou CFONB),
– création d’une solution de Computeur-Vison et océriation de documents PDF pour un grand groupe de syndic immobilier en ligne.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Spanish
Conversational
Can work on-site
Niort (up to 50km), La Rochelle (up to 30km)
Experience
- FreelanceDéveloppeur IA, Python, PySpark, SQLBANKING AND INSURANCEJuly 2021 - Today (4 years and 11 months)Niort, France- Machine Learnig, deep learning, création d'un datalake, et dataviz pour le cabinet comptable EXCO (Bayonne)- Computer Vision et solution d'océrisation pour Syment ( Logiciel de copropriété à Biarritz)- Dataviz, PySpark, Altéryx, Spotfire et migration HIVE > Greenplum Pour Altima et MAIF
- ExcoDéveloppeur Data et Intelligence Artificielle (Data Science | Data Analysis)June 2020 - June 2021 (1 year)Bayonne, Nouvelle-Aquitaine, FranceMissions : - Création d’un logiciel SAAS d’intelligence artificielle de reconnaissance d’entités spécifiques pour automatiser le traitement des factures des collaborateurs comptables - Développement et mise en production (dev ops) de services spécifiques, notamment sur des flux de data bancaires, côté entreprise pour les collaborateurs, mais également côté clients pour alimentation de l’espace personnel, (plateforme flask de services) - Création d’un data lake par agrégation de plusieurs bases de données des différents logiciels de l’entreprise, - Développement de dashboards spécifiques de suivi des chiffres et de données internes, pour le pilotage des activités et la prise de décisions des dirigeants. Environnement technique et fonctionnel : Les choix des technologies et des environnements sont à mon appréciation, avec reporting à la semaine. Linux – Numpy – Keras – Sklearn - Pandas - Matplotlib - Seaborn - Beautiful Soup - Flask – Selenium - Spark - Hadoop - Docker - SQL – NOSQL - SQLite - Agile - Scrum - HTML – CSS - Python-CFONB - OFXTools
- Simplon.coEcole IA Microsoft (Intelligence Artificielle / Data Analyse / Data Science)November 2019 - June 2020 (7 months)BiarritzFormation Développeur DATA en Intelligence Artificielle (chez Simplon.co) Technologies/langages appris et mis en pratique sur des projets réels : Python (ex: Numpy, Scipy, Tensorflow, Keras, Sklearn, Pandas, SQLite, Matplotlib, Seaborn, Beautiful Soup) - Dash - R - RStudio - Rshiny - Machine Learning - Deep Learning - Réseaux de neurones - Spark - Hadoop - Docker - Azure Cognitive services - Microsoft Azure - SQL - NOSQL - Agile - Scrum - HTML - CSS - Collecter et préparer les données en vue de les analyser - Programmer des algorithmes de prédiction grâce au Machine Learning et au Deep Learning - Déployer des algorithmes dans le cloud avec les outils du Big Data - Mettre en valeur et communiquer les résultats à des spécialistes
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