About Thomas
On entend que "𝘿𝙖𝙩𝙖 𝙞𝙨 𝙩𝙝𝙚 𝙣𝙚𝙬 𝙤𝙞𝙡 " un peu partout et l'IA sonne comme une promesse de croissance magique mais en pratique, c'est un peu plus compliqué que ca.
Je suis Thomas, Lead Data Scientist, et jai à coeur d'utiliser mon expertise en analyse de la donnée pour apporter des solutions concretes aux problèmes rencontrées par les entreprises avec lesquelles je travaille.
Si ca parait vague, prenons rendez vous pour en discuter. Il y a aujourd'hui un nombre champ d'application de la Data infini et chaque Data Scientist a son domaine d'expertise.
Je travaille principalement sur des problématiques Marketing & Supply Chain pour les secteur du Sport, Finance, Hospitality, F&B.
Il m'arrive également de travailler avec des équipes R&D pour la création et mise en place de modèles POC.
Enfin, je suis également expert en OpenSource Intelligence (OSINT)
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Saint-Maur-des-Fossés (up to 10km), Paris (up to 10km)
Experience
- Animaj
On Malt
Audio Features Data AnalysisOctober 2023 - October 2023 (1 month)Paris, FranceAnalyse ad-hoc des caracteristiques de videos Youtube dans le domaine des comptines pour enfants.Correlation entre les features et le watchtimeExtraction et analyse des audio features sur spotify dans le but de determiner les caracteristiques de chansons du Top50. - BloomR&D Data ScientistSOCIAL NETWORKSDecember 2021 - September 2022 (9 months)Paris, France- Création de l'architecture et mise en production d'une plateforme “Labs” pour l'équipe R&D (AWS - CI/CD via GitLab)- Developement et deploiement d'un modèle d'alerting pour les événements inhabituels- Optimisation et refacto de projets a l’etat de POC pour leur deploiement sur la plateforme Labs en Python et Spark.- Développement d’un modele de detection des signaux faibles en fonction de l’impact des acteurs. Regroupement et monitoring des acteurs en fonction de leurs comportements.
- Nike Retail B.V.Data Scientist - Digital Partners / EcommerceRETAIL (LARGE RETAILERS)August 2017 - November 2019 (2 years and 4 months)Amsterdam, Netherlands- Développement d’un algorithme de prédiction des ventes sur 50 modeles footwear iconiques ($1B demand EMEA) a l'aide des signaux internes (ventes, efforts marketing) et externes (réseaux sociaux)- Optimisation des collections saisonnieres en predisant le succes commercial des produits en fonction de leur design et attributs visuels- Amelioration des couts de stockage et du pilotage des objectifs trimestriels en modélisant l’elasticite des prix et optimiser la relation entre le % de remise accordé sur un produit et le nombre de ventes.
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