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Thomas WeberTW

Thomas Weber

Data Scientist - Ingénieur machine learning

€450/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Thomas

Ingénieur centralien spécialisé en machine learning, je vous propose un accompagnement pour réaliser vos projets de valorisation de données en toute sérénité:
• Compréhension de votre métier, écoute de vos besoins, attentes et enjeux
• Collecte, nettoyage, analyse et visualisation des données à partir de multiples sources
• Modélisation, optimisation et déploiement de modèles de machines learning
• Développement de preuves de concept (POC) ou d'APIs
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

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

Experience

  • Freelance
    Data Scientist
    TECH
    May 2018 - Today (8 years and 1 month)
    Paris, France
    Exemples de projets réalisés:
    - Analyse exploratoire de données nutritionnelles
    - Moteur de recommandations de films
    - Prédiction du retard de vol des avions
    - Segmentation du comportements de clients sur un site d'e-commerce
    - Catégorisation de questions sur un site de questions-réponses - "tagging"
    - Classification d'images de chiens

    Plus de détails ici: https://github.com/serphone/data-scientist-formation-OCR
    Python Numpy Pandas Scikit-learn Keras Matplotlib TensorFlow Flask
  • Freelance
    Développeur Python
    FASHION AND COSMETICS
    September 2017 - February 2018 (6 months)
    Paris, France
    Création de web-scrapers pour faire de l'extraction et de l'analyse de mots-clés sur des blogs de mode, afin d'établir une corrélation entre l'influence des blogs et les ventes de sac à mains.
    Python Scrapy Data mining
  • Indépendant
    Trader
    BANKING AND INSURANCE
    January 2013 - December 2016 (4 years)
    Paris, France
    Prise de positions sur le marché des devises.
    Analyse technique Metatrader Analyse graphique Indicateurs statistiques

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Education

  • Data Scientist
    Open ClassRooms
    2019
    Formation en ligne réalisée en partenariat avec CentraleSupélec. Suivi par un coach individuel (un data scientist expérimenté), le parcours est un mélange de cours en ligne (MOOCs) et d'une série de projets professionnalisants. Les projets sont des études de cas concrètes nécessitant l'acquisition des différentes compétences d'un data scientist. Compétences acquises: Nettoyage et analyse de données, modèles supervisés et non-supervisés, traitement du langage (NLP), traitement d'images, deep learning. Exemples de projets: Moteur de recommandation de films, segmentation de clients d'un site d'e-commerce, classification d'images de chiens.
  • Ingénieur
    Ecole Centrale Paris
    2011
    Diplôme d'ingénieur - option "Systèmes Avancés". Exemples de cours suivis: statistiques, programmation, intelligence artificielle, réseaux de neurones, vision par ordinateur

Skill set

Categories