Arnault G.

data scientist - machine learning - nlp

Paris, France

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Déplacement
Effectue ses missions exclusivement en télétravail
Compétences
Recherche des missions en Python, Machine learning, Intelligence Artificielle, TensorFlow, NLP
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois, ≥ 6 mois
Secteur d'activité
Recherche des missions dans les secteurs Agroalimentaire, Banque & assurances, Conseil & audit, E-commerce, Edition de logiciels et 8 autres

Arnault en quelques mots

Ingénieur data scientist avec 3 ans d'expérience, je suis passionné par l'innovation liée à la science des données. J'ai travaillé dans les secteurs greentech, fintech et medtech mais suis ouvert à d'autres secteurs, même si je suis plus sensible aux sujets d'impact social. Autonome et allant au bout des choses, j'ai également une expérience entrepreneuriale.

Je suis spécialisé en machine learning / deep learning et en Natural Language Processing. Je conçois des algorithmes qui vous permettront de tirer le meilleur de vos données. Voici quelques exemples de problématiques que j'ai déjà rencontrées et traitées :

- Classification de textes (revues, tweets...)
- Reconnaissance d'entités (entreprises, noms, sur mesures...)
- Identification les liens entre concepts ou entités dans un texte (sujet, temporalité...)
- Création d'architecture deep learning pour des prédictions (utilisation de séquences et d'historique médicaux pour prévoir le futur d'un patient...)
- Segmentation clients (Profiling, scoring...)
- Analyses d'images (reconnaissance, classification...)
- Détection d'anomalies quelconques (Fraudes, burn-out...)
- Pricing de produits (détermination dynamique des prix)

Je suis diplômé de l'ENSAE et ai également un diplôme en économique quantitative (théorie de la décision).

Je ne travaille qu'à distance et suis disponible néanmoins pour des points réguliers.

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

mars 2019 - Aujourd'hui | Télétravail

Education & e-learning

OpenClassrooms

Mentor Data Science

- Prise en main d'étudiant en formation en Data Science
- Management d'étudiant sur des sujets de Data Science:
- Produire des data visualisations et analyses descriptives
- Segmenter des panels d'individus
- Calculer des scores de patient
- Identifier les déterminants d'un phénomène
mai 2017 - septembre 2018 | Marseille, France

Agroalimentaire

Chaire SDSC

Data Scientist

La Chaire SDSC (Sustainable Demand-Supply Chain) - Fondation AgroParisTech, rassemble des industriels de l'agroalimentaire afin de travailler sur des problématiques communes (gaspillages, innovations techniques...). Les travaux menés ont été commandés par deux industriels français.

Dans le but d'optimiser une chaîne de valeur de l'agroalimentaire, deux industriels (un producteur et un distributeur) ont mis en commun leurs données afin de trouver des leviers communs qui permettraient d'améliorer le gaspillage alimentaire et le gaspillage monétaire (déclassement de produits).

Ce projet est une étude de recherche opérationnelle sur laquelle je travaille de la collecte des données à la remise d'un rapport commun sur les différents leviers à exploiter afin d'optimiser la chaîne de bout en bout.

Le projet à suivi les étapes suivantes :
- Description de la données, analyses de la qualité de la donnée, détection d'anomalies
- Modélisation statistiques d'une base de données consolidées
- Modélisation des gaspillages matières et financiers par des algorithmes de machine learning
- Détermination des leviers clés d'optimisation via statistiques, machine learning et économétrie
juillet 2016 - mai 2017 | Paris, France

Banque & assurances

Chappuis Halder

Data Scientist

En tant que chercheur opérationnel dans les services financiers, j'ai mené plusieurs "PoC" (Proof-of-Concept) en SaaS mais aussi des sujets de recherche opérationnelle sur les crises généralisées.

Les PoCs étaient à destination des professionnels de la finance afin d'analyser leurs mails, plusieurs fonctionnalités ont été ou étaient en cours de développement :

- Analyses descriptives et visualisation des métriques principales
- Visualisation des réseaux et sous réseaux issues des mails professionnels
- Prédiction du nombre de mails reçus
- Analyse sentimentale des mails de contacts afin de réorienter vers les bons services
- Détection d'anomalies comme la fraude ou les burn-out

En outre sur la recherche opérationnelle, nous avons étudié les similarités entre les crises bancaires et la propagation des virus dans les populations :
- Modélisation de processus viraux dans une population
- Estimation via méthode de Monte-Carlo
- Estimation via méthode de filtrage (filtre particulaire, de Kalman...)
- Estimation des matrices de migrations de populations
juillet 2014 - juillet 2015 | Paris, France

Banque & assurances

Chappuis Halder

Data Scientist

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