Robin Lietar

Data scientist python - Machine Learning developer

Moves to Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
  • Indicative rate €650 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time 2h
Propose a project The project will only begin when you accept Robin's quote.

Confirmed availability

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

Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around
  • Paris and 20km around

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months

Verifications

Languages

  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Native or bilingual

Skills (27)

Robin in a few words

Ingénieur de formation des Mines de Paris ayant en parallèle un master spécialisé en Data Science - Machine Learning à l'UPMC incluant des cours d'apprentissage automatique, data mining, Big Data (Spark).
Je suis spécialisé dans le développement full-stack et la Data Science depuis plus de 2 ans et demi. CTO de ma boite actuelle dans laquelle j'ai pu développer tout le traitement de données pour une base de données de 200.00 utilisateurs :
- algorithmes de recommandations via sci-kit learn, pandas, numpy, en utilisant des algorithmes de collaborative filtering, matrix factorization.
- extraction de contenus sur différents sites (scraping),
- standardisation et amplification de données avec des algorithmes de Natural Language Processing,
- gestion d'une base de données NoSQL sur Firebase.

J'ai eu l'occasion de travailler 6 mois dans le centre de recherche CSIRO (équivalent du CNRS en Australie) sur Tweepy dans l'extraction de données de Twitter, et la catégorisation de tweets en utilisant du NLP (tokenisation, analyse lexicale...).
J'ai également travaillé 6 mois à Berlin pour une start-up Funding Circle, dans leur gestion de données avec PostGreSQL.

J'ai par ailleurs fait plusieurs projets universitaires en Data Science, incluant de la recommandation, du clustering, des séries temporelles. Parmi ces projets :
- de la prédiction de résultats de tennis à partir d'une bdd de 10.000 matchs,
- de la prévision d'écoute de musiques sur Deezer à partir d'une bdd de 8M d'entrées (algos sur GPU),
- de la prévision de demande de pièces mensuelles pour Valéo (30k entrées)

De personnalité très curieuse, j'aime me plonger dans les problématiques d'une entreprise et comprendre les indicateurs de performance clé. J'aime résoudre des problèmes et automatiser certains processus.

Principaux succès :
- 2e au Data Science Game (compétition internationale de Machine Learning réunissant 400 équipes)
- Obtention du diplôme Machine Learning - Stanford sur Coursera

Experience

Research to business

Research

Consultant Rédaction Crédit Impôt Recherche

May 2020 - June 2020

Projet: Rédaction de plusieurs dossiers pour des entreprises avec de la R&D en Machine Learning

- Réalisation d’un état de l’art sur l’ensemble de la recherche existante en lien avec le projet de recherche de l’année
- Explication détaillée du travail de recherche fourni et mise en avant de l’innovation par rapport à l’état de l’art
- Compréhension d’algorithmes complexes de Machine Learning et retranscription simple de leurs avantages et inconvénients

Le Kaba

Environment

CTO

Paris, France

January 2020 - May 2020

CTO dans le cadre du lancement du site lekaba.fr :
- Développement d'un flux de données : scrap, enrichissement, corrections manuelles et déploiement sur base PostgreSQL
- Développement d'une API avec Flask (Python) sur Heroku
- Supervision du développement web en React
- Product Management : gestion des Sprints hebdomadaires avec le dev front et la designeuse, mise en place de métriques de suivi Tech et Product, gestion des différents outils de travail Amplitude, Heroku, Zeplin ...

LUDUS

Data Scientist / Product Manager

Paris, France

November 2019 - November 2019

J'ai été en charge du développement du produit, de la définition du cahier des charges à la gestion du back-end.
J'ai pu en amont faire toute la partie traitement de données :
- extraction par scraping,
- enrichissement des données avec des règles métiers et du NLP,
- déploiement des bases de données PostgreSQL sur Heroku

VEGG UP

Software Publisher

CTO

Paris, France

April 2017 - Today

At Vegg'up, we believe that adopting more often a vegetarian or vegan diet is the key to a brighter future. In 2018, we launched a mobile app to guide consumers towards the discovery of plant based food. We offer customised recipe recommendations, articles from certified nutritionists, and convenient features (basket, order, restaurants...).
One year after we have gathered more than 170k users with a high activity rate and good cohorts.

I am in charge of the technical part which includes:
- Data treatment for recipes empowerment
- Machine Learning to improve the user experience and get the best recommendations
- Development and management of a product used by 200,000 users

CSIRO

Research

Research Intern - Machine Learning Dept.

Sydney, Australie

January 2016 - July 2016

Natural Language Processing for the development of a software being able to detect traffic incidents based on social networks activity :
• Used Data Mining with Python: web crawlers and Social APIs (Twitter, Facebook)
• Implemented ML algorithms for text clustering, classification and named-entity recognition
• Developed an iOS app providing a real-time incident reporting in New South Wales with Google Maps API

Funding Circle

Banking & Insurance

Data Scientist

Berlin, Allemagne

June 2015 - December 2015

• Was part of making important business decisions by providing company stakeholders with valuable insights from the data
• Combined communication (interaction with all Zencap departments) and analytic work (specification and data analysis)
• Drove the end-to-end process of answering business questions with data analysis

Data Science Game 2017

Software Publisher

Team Member

Paris, France

April 2017 - September 2017

Within a team of 4 members, we competed to predict wether a user would like a music or not based on its listening history (partnership with Deezer). We proposed a solution based on collaborative filtering on the user background and classification on the user attributes.
Finished 2nd out of 500 teams.

Brigit

Software Publisher

Dev iOS

Paris, France

March 2015 - March 2016

BRIGIT is an innovative algorithm-based solution for agendas, event management and content sharing.
• Developed a whole iOS Application, front-end (interface and lay-out) and back-end (model and communication with the API) with Objective-C
• Worked in a team of 3 programmers to provide the best user-experience and meet the client needs

4 Malt project(s)

    (1 rating)

    Medhi - LUDUS

    25/11/19

    Robin possède toutes les qualités d'un CTO capable de mettre les mains dans le code et juste après prendre le recul pour penser une architecture globale et scalable. Je recommande vivement !

    Claire-Anne Coriat - Le Kaba

    9/30/2020

    Pour notre site, Robin a effectué tout le set up (BDD, front, back) et fait des choix techniques adaptés à nos besoins. Il a développé le backend entièrement et encadré le développement du front. Robin est très rigoureux et exigent avec son travail et celui des autres. Il est très impliqué dans les aspects produits et analyse de données, ce qui lui permet de faire des propositions d'amélioration et d'optimisation très pertinentes. Il a mis en place des process et des contrôles sur le site que nous continuons d'utiliser. Il est curieux et moteur d'innovation. Il sait être pragmatique aussi, ce qui fait qu'il est très facile de travailler avec lui. Il a effectué une très bonne passation avec l'équipe suivante, en recrutant et formant les développeurs qui ont repris son travail.

    Basile Guerrapin - UPMC

    11/5/2019

    Robin sait développer des idées de manière approfondie pour ensuite les mettre en application. Sa large connaissance des sujets data est un atout précieux. J'ai été impressionné par sa capacité à produire rapidement des algorithmes à partir de la lecture d'articles scientifiques. Son organisation et son esprit de synthèse ont grandement contribué à l'efficacité de notre équipe.

    Salomé Tenenbaum - Vegg'up

    9/27/2019

    Robin est efficace et rigoureux pour traduire des éléments business en fonctionnalités techniques. Chez Vegg’up, il a géré de front le développement iOS de l’application et le traitement de données avec professionnalisme et adaptabilité. Pragmatique et pédagogue, il sait expliquer de façon intelligible des concepts complexes de Machine Learning.

    Education

    Certifications

    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