Benjamin Breton

data scientist

Paris, France

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Déplacement
Effectue ses missions exclusivement en télétravail
Compétences
Recherche des missions en Deep Learning, Data science, Machine learning, TensorFlow, Python
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois
Secteur d'activité
Recherche des missions dans les secteurs Aéronautique & aérospatiale, Architecture & urbanisme, Culture, Conseil & audit, E-commerce et 33 autres
Taille d'entreprise
Recherche des entreprises de 2 - 10 personnes, 11 - 49 personnes, 50 - 249 personnes, 250 - 999 personnes, 1000 - 4999 personnes et 1 autres

Benjamin en quelques mots

Data-Scientist avec 7 ans d'expérience développement, et en data-science. Mes compétences en Machine-Learning et en Deep-Learning sur les frameworks Scikit-Learn, Keras et TensorFlow me permettent de gérer des projets data complets, de la collecte/nettoyage et analyse de données à la conception de modèles adaptés jusqu'à l'industrialisation. J'ai eu la chance de travailler sur des projets variés tels que:
- La détection de fraude
- La traduction automatique
- Les moteurs de recommandations
- La classification de texte
- Le traitement d'images
- Les moteurs de recherche
- La prédiction de demande
- Les chatbots
- La data-visualisation

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

juillet 2019 - septembre 2019 | Paris, France

Diplomeo

Data Scientist

Effectué une étude statistique des données.
Vectorisé les données textuelles afin de les utiliser dans un modèle prédictif.
Regroupé les données automatiquement avec un algorithme de clustering.
Mis à disposition les résultats sous forme visuelle dans un TensorBoard.
Sorti les résultats sous forme de fichier texte afin de permettre une validation manuelle.
août 2019 | Paris, France

MECANICUS

Data Scientist

Création d'un algorithme de matching.
Ajout d'un pipeline d'annotation et de nettoyage des données pre-matching.
Développement d'un outil d'optimisation automatique des paramètres de l'algorithme (grid-search).
Interfacage de l'algorithme entre deux bases de données (MySQL), et mise à disposition des résultats sous forme d'une API (Flask).
Optimisation du code afin d'accélerer le matching en travaillant sur les matrices sparses (scipy).
mars 2019 | Paris, France

Civiliz

Data-Scientist


J'ai modifié certains classifieurs de base de scikit-learn afin de gérer plus efficacement plusieurs classes ayant un volume de données très inégal. J'ai également évalué les performances de plusieurs classifieurs du marché basé sur des réseaux de neurones: BERT, FastText, Doc2Vec. L’algorithme final a été intégré à la plateforme de Civiliz et des outils ont étés rajoutés afin que les linguistes puissent optimiser des réglages de l’algorithme à l’avenir.
janvier 2019 - février 2019 | Paris, France

Ressources humaines

Virtuexpo

Création d'un système de génération de descriptions de texte.

17 missions Malt

Satisfaction des clients Malt : 5.0/5 (16 avis)

5 recommandations externes

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