About Thibault
- concevoir des POC rapides (via notebooks ou environnements collaboratifs),
- ou déployer les modèles développés en production sous forme de scripts ou pipelines (via Databricks ou autre).
French
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Experience
- TotalEnergiesData Scientist SeniorENERGY AND UTILITIESApril 2021 - December 2025 (4 years and 8 months)Courbevoie, France
- Conception et déploiement de modèles de prévision à J+1 de la consommation d'un large parc de bornes de recharge, et d'un pipeline de prédiction quotidien.
- Collaboration sur le projet aVEnir (consortium avec notamment EDF et ENEDIS) pour analyser et modéliser la consommation électrique de bornes de recharge à la maille station et poste source.
- Création d'un modèle prédictif de séries temporelles de production PV à partir de données météo, ainsi que de méthodes de détection d'anomalies.
- Fine-tuning d'un modèle Mask R-CNN pour la segmentation de toitures et la classification de leurs matériaux à partir d'images satellites.
- Mise en place d'un pipeline de prévision court-terme (+15 minutes à 4 heures) de production d'énergie solaire par modélisation des flux nuageux.
- Benchmark de foundation models (modèle interne, Chronos-2) pour la prévision multi-flux de séries temporelles énergétiques d'un site.
Env. technique: Python, PyTorch, Spark, Databricks, Transformers, Detectron2,openCV, Azure ML, SageMaker, GCP - Veolia EauData Scientist SeniorENVIRONMENTALMarch 2018 - September 2020 (2 years and 6 months)Saint-Maur-des-Fossés, France
- Création d'un modèle de segmentation client (clustering) pour cibler l'envoi de factures électroniques sur données anonymisées.
- Développement de modèles de prévision du volume d'appels quotidien au service client.
- Conception de pipelines ETL sur BigQuery pour l'intégration de données non structurées et l'amélioration de la qualité des données clients (migration CRM).
Env. technique: Python, GCP (Bigquery, Data Studio, Notebooks), Bash - Merial, QuantmetryData ScientistPHARMACEUTICALS INDUSTRYNovember 2017 - February 2018 (3 months)Paris, France
- Mise en place d'un notebook interactif de traitement d'images avec calibration de filtres couleur.
- Création d'ensembles d'apprentissage à partir de vidéos labellisées.
- Entraînement de modèles de classification et implémentation d'un pipeline d'inférence temps réel sur flux vidéo.
Env. technique: Python, openCV, scikit, Jupyter
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Education
- IngénieurENSAI2015Ingénieur
- Prépa MPSI-MPJanson de Sailly2012Prépa MPSI-MP