About Sylvain
J'ai deux passions: le code et les maths. Il est tout naturel qu'à notre époque, je sois data scientist :-D
Je recherche des projets en data science. Avec mes 15 ans d'expérience professionnelle, je peux vous aider sur des missions allant du POC à l'industrialisation des modèles. J'ai un bon background scientifique avec un parcours au sein de l'ENS jusqu'en thèse et une formation en data science à l'X.
Je maîtrise pas mal de framework python pour le ML tels que scikit-learn, pandas, tensorflow, keras, Flask. En base de données, j'ai travaillé sur des bases SQL, PostgreSQL, BigQuery, Elasticsearch...
Concernant la plateforme cloud, je connais très bien GCP, et j'ai une petite expérience avec Amazon AWS et Microsoft Azure.
Dans mes différentes expériences, j'ai pu mettre en place un cadre de développement en CI, avec test unitaire et déploiement de container Docker via Kubernetes.
Encadrant une équipe de front end, j'ai des notions avec le Framework Nodejs React.
English
Fluent
French
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km), Paris (up to 10km)
Experience
- FuturescoreCTO Data ScientistRETAIL (LARGE RETAILERS)April 2018 - Today (8 years and 2 months)Paris, FranceChez Futurescore, on prédit le potentiel commercial des produits du retail. Pour ce faire, on utilise des données issues de sondage digitaux type Tinder où les images des produits sont testés. Puis, on utilise aussi des données produits comme la catégorie produit (T-shirt, Jean,...) et le prix afin de prédire son comportement sur le marché 6 à 9 mois en avance. Ces analyses sont à destination des acheteurs qui peuvent utiliser ces informations sur des quantités.
- ESI GroupDéveloppement méthodes numériquesSOFTWARE PUBLISHINGFebruary 2012 - March 2018 (6 years and 2 months)Responsabilités:-Gestion de projets de recherche et d’innovation.-Expertise en méthodes numériques.-Ecriture de documentations techniques.-Développement logiciel.
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Education
- DoctoratENS de Cachan2009
- DSSPEcole polytechnique2017Data science, exploration de données, apprentissage supervisé et non supervisé. Big Data. Analyse de graphes. NLP