Description

Vous avez des enjeux critiques sur votre système de base de données ?

➤ Vous avez des données disponibles mais vous n'arrivez pas à les valoriser

➤ Vos modèles actuels ne performent pas aux exigences attendues

➤ La communication entre le métier et votre équipe data manque d'efficacité et de clarté

👉 J’interviens pour mettre en place des pipelines data de qualité, mettre en production des modèles, monitorer leurs performances tout en permettant au métier d'être au cœur du processus tout en comprenant les actions réalisées.

Avec 6+ ans d’expérience en Data Science dans des contextes divers :

- EMBL-EBI / Novo Nordisk (Recherche pharmaceutique)

- Cubyn (Logistique)

- Innovafeed (Agroalimentaire)

- Suez (Traitement des eaux et déchets)

Je saurais m'adapter rapidement au contexte de votre entreprise et apporter des résultats au plus vite.

Ce que je vous apporte concrètement :

✔ Des équipes métier au clair sur la solution proposée

✔ Des modèles de machine learning répondant à votre problématique déployés rapidement

✔ Un suivi des performances post livraison pour s'assurer de la fiabilité des résultats sur le temps long

✅ Résultats obtenus :

– Un algorithme d'optimisation des coûts de transport ayant diminué les coûts opérationnels de 8% soit 1M€/an à Cubyn.

– Un pipeline standardisé de mise en production des algorithmes de Machine Learning réduisant le temps de mise en production de -83% (de 6 mois à 1 mois) à Innovafeed.

– Une modélisation plus fine, plus fiable et explicite dans les stations de traitement chez Suez.

Vous cherchez un profil senior capable de :

– Vulgariser une approche technique complexe de manière simple à vos équipe métier

– Intégrer de nouveaux modèles ou améliorer vos modèles existants

– Fournir un meilleur suivi des indicateurs clés de performances de vos algorithmes.

👉 Parlons-en. Je vous montre comment transformer vos données et vos insights métiers en leviers de performance.

Langues

Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Suez
Senior Data Scientist: Deployment optimisation
ENVIRONMENTAL
octobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)
Paris, France
Analysis and correction of the previous codebase.
Analysis and counseling on data quality.
Pipeline creation from raw to cleaned data ready to be used for modeling.
Counseling on data collection and project data governance for future projects.
Preliminary results on modeling performance in record time (-86% in time to POC). 45%
OPEX cost reduction (1M€/y) & 40% CAPEX cost reduction (1.2M€/y).
Technical stack: Python, Cloud Azure, Azure ML, Git, Pandas, Scikit-Learn, PySR. making

Implementation of analytical data model and CI/CD best practices to improve model reliability in production: -83% in project delivery ( 6 months to 1 month ). Prediction of optimum product yield: 10% increase in yield and 30% reduction in process costs. Support for production teams in improving KPIs using data analysis and visualization: Acceleration of analysis phases and reduction in the duration and frequency of crises impacting critical KPIs. Technical stack: Python, SQL, Azure, Matillion, Databricks, Docker, Git, Snowflake, Pandas, Scikit Learn
Python Machine learning Data science Microsoft Azure
Innovafeed
Senior Data Scientist: Decision making automation
AGRICULTURE
juin 2022 - septembre 2024 (2 ans et 3 mois)
Paris, France
Implementation of analytical data model and CI/CD best practices to improve model reliability in
production: -83% in project delivery ( 6 months to 1 month ).
Prediction of optimum product yield: 10% increase in yield and 30% reduction in process costs.
Support for production teams in improving KPIs using data analysis and visualization: Acceleration of
analysis phases and reduction in the duration and frequency of crises impacting critical KPIs.
Technical stack: Python, SQL, Azure, Matillion, Databricks, Docker, Git, Snowflake, Pandas, Scikit
Learn
Python Data Engineer Data science Machine learning Microsoft Azure
Cubyn
Data Scientist : Decision making automation
LOGISTICS AND SUPPLY CHAIN
février 2021 - mai 2022 (1 an et 3 mois)
Paris, France
Process automation and optimization of operating costs: -8% operating costs: €1m/year saved
Automatic detection of lost parcel: Improved customer experience and Customer Support efficiency.
Clean and reliable carrier/customer databases: Improved customer experience in parcel tracking.
Technical stack: Python, SQL, GCP, Pandas, Scikit-Learn, Facebook Prophet, Pyomo data analysis,
Python Data science SQL Machine learning

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Institut Polytechnique de Paris.
2020
Generalist Engineer
Preparatory class for engineering school
Lycée Saint-Louis
2017
Preparatory class for engineering school

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