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Arnault G.

data scientist - machine learning - nlp

Paris, France

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Préférences

Déplacement
Effectue ses missions exclusivement en télétravail
Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Agroalimentaire
  • Banque & assurances
  • Conseil & audit
  • E-commerce
  • Edition de logiciels
+8 autres

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Compétences (22)

Arnault en quelques mots

Ingénieur data scientist avec 4 ans d'expérience spécialisé en NLP. J'ai travaillé dans les secteurs edtech, éthique des données, 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 traitement du langage. Je conçois des algorithmes qui vous permettent d'automatiser vos tâches. Voici quelques exemples de problématiques que j'ai déjà rencontrées et traitées :

- Automatisation de tâches de classifications ou prédictions quantitatives
- 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

décembre 2019 - juin 2020 | Barcelone, Espagne

Conseil & audit

Eticas

Audit d'un modèle NLP pour les services publiques

Eticas est une entreprise de LegalTech spécialisée dans le domaine de l'éthique et des biais sociaux.

Dans le cadre de cette mission, Eticas avait besoin d'un Data Scientist spécialisé en NLP afin d'auditer un modèle d'analyses de textes pour l'ajuntament (mairie) de Barcelone.

L'algorithme en question récupère les entretiens des citoyens qui effectuent une requête d'allocation sociale, traite les textes puis définit l'allocation idéale pour le citoyen.

Nous avons travaillé sur l'identification de biais de cet algorithme : nous avons identifié quels groupes sociaux étaient désavantagés lors de l'octroi d'allocations.
Par exemple, après avoir déterminé sémantiquement les groupes sociaux protégés, nous avons étudié les résultats de l'algorithme sur les familles monoparentales afin de mesurer si celles-ci avaient les mêmes chances que des familles biparentales d'avoir accès aux allocations ou si elles étaient désavantagées. L'objectif étant de vérifier que l'algorithme soit équitables pour tous les groupes sociaux protégés (femmes seules, LGBTQ+, étrangers...)

Lors de l'audit j'ai effectué les tâches suivantes :
- Analyses descriptives des allocations sociales: demandes / problèmes / ressources
- Implémentation et reproduction des algorithmes Deep Learning
- Définition des groupes sociaux protégés
- Segmentation des citoyens en groupes sociaux protégés en fonction du contenu des entretiens
- Création de groupes de contrôle
- Analyses des biais de l'algorithme en fonction des groupes sociaux
- Recommandation pour éliminer le biais
février 2020 - février 2020 | Télétravail

Education & e-learning

Linalgo

Data Scientist

Correction de biais symétrique automatique

Dans le cadre de son travail, Linalgo fait annoter des textes à des consultants externes. Les annotations consistent à choisir entre 4 réponses sur un énoncé en anglais. Il est important lors de ces annotations de récupérer un maximum de réponses annotées avec une confiance maximale sur les annotations avant éventuellement d'automatiser le processus.

Dans le cadre de cette mission, j'ai mis en place un algorithme permettant de corriger automatiquement les biais des annotateurs. En d'autres termes, en fonction des réponses de chaque annotateur question, il est possible d'estimer la bonne réponse la plus vraisemblable.
Concrètement, cela permet lorsque vos annotateurs répondent différemment à la même question, de déterminer quelle la bonne réponse la plus plausible.
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

2 recommandations externes

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