Description

Les entreprises ont souvent d'énormes défis à relever pour résoudre leurs problèmes métier, automatiser leurs process et devenir data-driven.

Mes expériences dans des secteurs très différents (Retail/Prêt-à-porter, E-

commerce, Sécurité, IoT, Robotique, Civic-techs) m'ont confirmé qu'une pratique adaptée de la Data Science leur permettait de relever ces défis et d'obtenir un ROI important ou de se démarquer de la concurrence en offrant aux utilisateurs des fonctionnalités utiles, nouvelles et innovantes.

Ma motivation est de relever ses défis en adaptant les recettes qui marchent (communication, développement pragmatique de POCs, industrialisation) à la réalité imparfaite de chaque entreprise.

N'hésitez pas à me contacter pour échanger sur vos besoins et sur les leviers potentiels que la data-science pourrait apporter à votre entreprise.

Langues

Français
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Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Châtillon (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à km)

Camaieu
Data Scientist
GRANDE DISTRIBUTION
avril 2019 - mars 2020 (11 mois)
Roubaix, France
- Développement from scratch et intégration d’un outil de prévision initiale
des ventes sur toutes les nouvelles refs produits (l'outil projette une baisse drastique du cout du residuel)
- Développement d'améliorations et de notebooks d'analyse de performances / calcul de KPIs sur un outil d'optimisation de la décote
- Developpement d'un POC d'analyse des tendances de style vestimentaire dans les images et d'etiquetage automatique (Keras, transfer learning)
- Developpement d'un scrapper d'images et de meta-donnees (capacite d'extraction > 200k ref / jour)
Python Deep Learning Scikit-learn Pandas Data science Numpy Flask SQL Google cloud
Make.org
Data Scientist
CONSEIL & AUDIT
janvier 2019 - mars 2020 (1 an et 2 mois)
Paris, France
• Développement d’un POC permettant de classer des propositions citoyennes par thematiques via des techniques de NLP (NLTK, Pandas,
Scikit-learn)
• Développement de pipelines de données pour la BI / Data-Science (Python,
Kafka, Postgresql, Google Translate API, Docker)
• Développement d’interfaces de restitution et d’aide à l’analyse internes
(Python / Flask)
• Visualisation de données / Cartographie : cartes Choroplèthe intéractives,
Piecharts, clustering (Python, Geopandas, Pandas, Bokeh, Scikit-learn)
Python Scikit-learn Pandas Apache Kafka PostgreSQL Docker Nltk bokeh geopandas flask
HotelQuickly Ltd.
Data-Scientist
VOYAGE & TOURISME
juin 2017 - Aujourd'hui (9 ans)
Bangkok, Thaïlande
- Design, implementation, maintainance of a bidding system on a metasearch partner platform
- Design, implementation and tests of a prototype for room mapping using NLP techniques on room names
- Design of the process and the architecture of a hotel mapping system
- Assistance to BI team to help diagnose and understand root cause of issues in funnel
- Defined and implemented company level metrics for inventory
- Defined KPIs and metrics as DATA squad team leader
- Training of a DATA squad team to data science
Python Pandas MySQL Big Query Scikit-learn MongoDB Méthode agile Business intelligence