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Thomas GasqTG

Thomas Gasq

Data Scientist

€500/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Thomas

Ayant étudié à CentraleSupélec et à l'Université Paris-Dauphine, mes études m'ont fourni les outils nécessaires pour répondre à vos problématiques Data Science et Machine Learning, que ce soit la conception de modèles de prédiction, la mise en place d'algorithmes d'optimisation ou encore l'exploration et la visualisation de données, quelle qu'en soit la structure.

Mon expérience en cabinet de conseil m'a permis d'acquérir des compétences transversales en gestion de projet, une excellente capacité d'analyse et de synthèse ainsi qu'une vision sur-mesure de la relation client pour m'adapter en permanence à mes interlocuteurs.

Je suis à l'aise aussi bien avec les profils techniques que les profils business, ce qui me permet de m'intégrer facilement dans l'écosystème de mes clients.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Native or bilingual

  • Spanish

    Fluent

  • German

    Conversational

  • Italian

    Conversational

Can work on-site
Paris (up to 50km)

Experience

  • BPCE Factor
    Gen AI Consutlant
    January 2025 - July 2025 (6 months)
    Manager and developer of two Gen AI-oriented projects:
    - Document-based Financial Analysis automatization
    - Document-based Risk Detection enhancement
    IA générative Data science Gestion de projet
  • Capency
    AI Consultant
    SOFTWARE PUBLISHING
    April 2024 - Today (2 years and 3 months)
    Enghien-les-Bains, France
    Development of a chatbot based on Large Language Models (LLM) to perform SQL-based Question Anwering on customer data
    LLMs Analyse de données Python Natural Language Processing (NLP) Algorithmes
  • Jimini AI
    Data Scientist
    SOFTWARE PUBLISHING
    October 2023 - December 2023 (1 month)
    Bordeaux, France
    Worked on Natural Language Processing in a early start up environment, including the following tasks :
    - Optimization of ranking algorithms combining OpenSearch and SentenceBERT embeddings through the LambdaRank paradigm, for document-query matching.
    - Development of an intelligent PDF Parsing pipeline to feed Large Language Model (LLM) for Retrieval Augmented Generation (RAG)
    Python Natural Language Processing (NLP) Data science Machine learning Développement d’algorithmes

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Education

  • Masters in Data Science and Mathematical Modelling, Applied Mathematics
    CentraleSupélec
    2021
    Masters in Data Science and Mathematical Modelling, Applied Mathematics
  • Bachelor of Science in Applied Economics
    Université Paris Dauphine
    2019
    Bachelor in Applied Economics

Skill set (18)

Categories