À propos de Antoine
Machine Learning Engineer Spécialisé AWS. Passionné par la Data science et l'IA, mes expériences professionnelles m'ont amené à utiliser les modèles et concepts de Data Science au sein de différentes entreprises et domaines. De la grande institution bancaire à la start-up innovante.
Fort de + de 8 années d'expériences, j'ai été confronté à des problématiques variées au niveau des sujets métiers (Marketing/Vente, Medias, Finance, ...) dans différents domaines d'expertises (Classification, NLP, Time series, Generative AI,...).
La complémentarité de ces compétences me permet d'accompagner les entreprises qui souhaitent exploiter l'IA et la Data-science pour innover ou pour améliorer leur performance.
Exemples de réalisations professionnelles et personnelles :
👉 Développement d'outils LLM pour chatbots ou la recommandation d'articles scientifiques
👉 Développement de modèles mathématiques (mathématiques financières) et pricing de produits financiers ( C++ / Python / C#)
👉 Développements de Stratégies de Portfolio Managment & Diversification en trading ( Python / Scikit-Learn / Pandas )
👉 Traitement de très gros volume de données (Big Data) pour extraire de l'information... (Python, / Scikit-Learn / Pandas / SQL)
👉 Modèle de scoring, Segmentation clients, Churn prediction (data cleaning, feature selection, model selection, etc.)
👉 Deep learning (Time series predictions ; Exemple : prédiction de chiffre d'affaire)
👉Web - Scrapping et construction d'une Base de données de résultats sportifs
...
Passionné par ce que je fais, je me forme en permanence sur les méthodes de Machine Learning à l'état de l'art par des MOOC. Entrepreneur durant mon temps libre, retrouvez mes projets et mon profil sur :
◼️ Github : antoinefradin
◼️ LinkedIn : antoine-fradin
Disponibilité:
Télétravail - déplacements ponctuels sur site.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- KandyData ScientistEDITION DE LOGICIELSoctobre 2019 - février 2022 (2 ans et 4 mois)Nantes, France◾ Récupération et agrégation de données : OpenData, Data.gouv, Salesforce,Api, ...◾ Clustering: Segmentation de bases vendeurs et clients grâce à des modèles de Machine Learning non-supervisés.◾ Classification-Régression : Mise en place de modèles prédictifs de performancesvendeurs et clients.◾ Data Marketing : Développement d'algorithmes de scoring de type Credit scoring/FICO.◾ DataVisualisation, Dataanalyse.◾ Pipelines, déploiements et intégrations de modèles en production. (Falsk, Git,...)◾ Scraping : Création d'un bot Python de récupération d'informations sur les réseauxsociaux LinkedIn/Facebook/Instagram/Twitter/...(Selenium, BeautfulSoup, ...)◾ Développement d'une extension Chrome associée au parsing de pages web. (HTML-CSS-JS)◾ NLP : Topic modeling- Sentiment analysis.◾ Animation de réunions data et rédaction de comptes-rendus client.
- ScoreLab.ioData ScientistBANQUE & ASSURANCESfévrier 2019 - Aujourd'hui (7 ans et 3 mois)Bordeaux, France◾ Analyses des données de prix et volume des dérivés (commodities) et étude statistique des corrélations entre ces dérivés.◾ Développement de signaux systématique de trading en utilisant notamment des techniques de Machine Learning◾ Développements de Stratégies de Portfolio Management & Diversification en trading systématique◾ Etat de l'art en Machine Learning appliqué à la Finance
- Banque PostaleAnalyste Quantitatif - ModélisationBANQUE & ASSURANCESseptembre 2016 - octobre 2017 (1 an et 1 mois)Paris, France◾ Etude Développement et validation de modèles mathématiques et statistiques de pricing (Modèle BGM, Valorisation par grille) - Python/C#◾ Lecture d'articles de recherche, rédaction d'un mémoire de recherche sur les modèles de taux.◾ Automatisation de reporting/DataVisualisation - Python/Excel/VBA◾ Production de reporting P&L à destination du Front Office◾ Suivi des expositions et des risques de marchés des desks de trading
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