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Axel Jean-Théodore

data scientist | nlp, prédiction, scrapping, poc

Paris, France

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Compétences (21)

  • Frameworks
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Databases
  • ETL
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Architecture
  • API
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Langages
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Axel en quelques mots

Normalien et et data scientist depuis 5 ans, mes différentes expériences à la fois dans la recherche et dans de petites structures m'ont permis d'acquérir une vision complète de la manière dont l'utilisation de la data pouvait impacter les entreprises.

Mes spécialisations :
- l'analyse des données par le biais (si besoin) de modélisations statistiques,
- l'identification et la compréhension d'indicateurs de performance clés (KPI),
- la mise en place d'algorithmes de recommandations, du prototypage jusqu'à l'industrialisation,
- l'exploitation des données textes par l'utilisation d'algorithmes de Natural Language Processing (NLP),
- la création de visualisations data et de dashboards de suivi dynamiques,
- la mise en place et l'exploitation d'expérimentations (notamment d'A/B tests).

Par ailleurs, mes projets m'ont également permis de monter en compétence dans :
- la récupération de données d'autres sites par le scraping,
- l'acheminement des données par la création d'ETL (Extract-Transform-Load),
- la gestion de projets data, de la prise de besoin à l'industrialisation en passant par le prototypage et la mise en place de tests.

De nature très pédagogue, je suis à même d'assurer des formations dans différents domaines :
- structuration de la donnée,
- nettoyage et visualisation des données,
- A/B testing
- compréhension des algorithmes de machine learning

Expériences

avril 2016 - Aujourd'hui | Paris, France

Voyage & tourisme

Evaneos

Lead Data Scientist

Mes missions opérationnelles consistent principalement dans :

- la mise en place d'algorithmes de scoring et de segmentation
- la mise en place d'analyses statistiques
- la création de visualisation de data
- la création de pipelines de data

À cela s'ajoute :
- la gestion de projets data, de la prise de besoins jusqu'à l'industrialisation
- l'accompagnement et la montée en compétence des membres de l'équipe data
septembre 2015 - mars 2016 | Paris, France

Sport

GuKen

Machine Learning engineer

Développement d'algorithmes de machine learning pour la reconnaissance et le suivi de mouvements à partir de capteurs.
décembre 2014 - septembre 2015 | New York, États-Unis d'Amérique

Centres de recherche

Columbia University

Assistant de recherche

Mes recherches portaient sur l'étude de la consommation énergétique d'un portefolio de bâtiments new-yorkais. L'objectif consistait à regrouper automatiquement les bâtiments affichants des comportements de consommation similaires puis de prédire leurs besoins à moyen-terme.

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