Albert Villanova

senior data scientist, phd

Peut se déplacer à Paris

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Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Albert.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

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Compétences (17)

Albert en quelques mots

Data Scientist avec une triple compétence scientifique, informatique et managériale, je maîtrise les méthodes et les technologies de la Data Science en mode Agile pour extraire de la valeur à partir du Big Data et ainsi permettre la prise de décisions fondée sur les données.

Expériences

Groupe Open

Agence & SSII

Data & AI Senior Consultant

Paris, France

avril 2016 - juillet 2020

- Management en mode Agile d'une équipe de 20 personnes et 6 projets
- Projet industriel de détection de chutes à partir des données d'accéléromètre et gyromètre
- Projet de marketing d'étude du marché Big Data en utilisant les données d'emploi
- Projet de RH d'extraction automatique des compétences principales à partir de l'analyse du texte d'un CV

Societe Generale Corporate and Investment Banking - Société Générale

Banque & assurances

Data Scientist Consultant

Paris, France

octobre 2016 - octobre 2019

Data Analysis et Data Science sur le trading à faible latence :
- Analyse statistiques de la performance de la plateforme de trading
- Encadrement de thèse de master: "Latency Optimization: A Recurrent Neural Network Based Approach for High Frequency Time Series Prediction"
- Analyse statistique des signaux de trading
- Conception, développement, distribution et mise en production d'un paquet Python et d'un service web, pour accéder aux différentes sources de données des marchés et aux référentiels des codes des instruments financiers
- Développement d'une solution de traitement du langage naturel (NLP) pour générer signaux de trading

IKCOM

Réseaux sociaux

Lead Data Scientist

Perpignan, France

juillet 2015 - novembre 2015

Data Mining et Text Analytics en Python:
- Création d'un paquet en Python pour l’analyse des textes (Natural Language Processing) : clustering par sujet, topic modeling, analyse des sentiments, détection de langue, normalisation du texte (correction des fautes d'orthographe), lemmatisation, tag cloud, résumés, named entity recognition
- Création d'une API web avec Flask (Pyhton) pour rendre accessible les fonctionnalités d'analyse des textes via services web de type RESTful
- Création d'un paquet en Python pour la génération de leads en filtrant des textes pour trouver des intentions d’achat

Université Montpellier 2

Centres de recherche

Attaché temporaire d'enseignement et de recherche (ATER)

Montpellier, France

novembre 2012 - septembre 2013

Recommandations externes

Formations

Certifications