About Robin
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 4 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 300.00 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
French
Native or bilingual
English
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km), Marseille (up to 100km), Nice (up to 100km)
Experience
- See U Better
On Malt
Automatisation de donnéesJanuary 2021 - April 2021 (3 months)Paris, FranceMise en place d'un flux de traitement de données pour générer des rapports clients :- Extraction automatique de rapport sur Monitorank avec Selenium et Beautiful Soup,- Utilisation de pandas, Pygsheets et Pydrive pour accéder aux anciennes données- Utilisation de Pydocx pour générer un Word automatiquement- Déploiement sur Heroku avec scheduler et Chrome Headless - VivendiDéveloppement d'algorithmes anti-triche pour un site d'échecs en ligneVIDEO GAMES AND ANIMATIONJanuary 2021 - March 2021 (3 months)- Mise en place de capteurs comportementaux pour détecter la triche d'un adversaire sur le front React- Agrégation et calcul en fin de partie des indicateurs comportementaux en Java et Node- Conception des algorithmes de Machine Learning de classification de triche
- DeepleConception d'une application mobile de financeBANKING AND INSURANCEJune 2020 - Today (5 years and 11 months)Développement d'une application mobile en React Native, de suivi de patrimoineFonctionnalités :- Accédez à la dernière vue trimestrielle de vos avoirs consolidés avec une vision patrimoniale- Accédez à votre « To do signature » organisée et signez vos documents en quelques clics depuis votre application.- Prise de participation, exit, jalons clés, découvrez ce qui se cache derrière vos portefeuilles en private market avec les dernières news et infos précieuses sur vos investissements.Implémentation de Docusign, Recoil et Firebase
Reviews
Mehdi
La Compagnie Generale de Paris
Reviewed on 02/03/2021
Nous sommes très satisfaits du travail de Robin et de ce qu'il a apporté à notre projet.
Il s'est vite rendu disponible et s'est impliqué pour bien comprendre les complexités de notre projet et nous aider à résoudre les challenges de la meilleure façon possible.
AD
Account deleted
Reviewed on 25/11/2019
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 !
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Education
- Master DAC (Données Apprentissage Connaissance)UPMC2017Cours : - Data Mining et Réseaux sociaux - Machine Learning - Big Data - Recherche d'informations - Reconnaissance d'images
- Classes préparatoires MPSI / MP*Lycée Stanislas2013Cours intensifs en maths, physique, informatique pour préparer les concours des Grandes Écoles. Admis aux Mines de Paris.
Certifications
- Machine Learning - StanfordCoursera2016