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Benoit Bonnet

data scientist - deep learning

Paris, France

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Compétences (8)

Benoit en quelques mots

Diplomé en décembre 2015 de l’école d’ingénieurs EPF à Sceaux en filière Aéronautique & Espace, j’ai ensuite pris passion pour la Data Science et j’ai donc complété mon apprentissage par des cours en lignes certifiants (Machine Learning, Neural Networks and Deep Learning, Structuring Machine Learning projects, Hyperparameters Tuning, Regularization and Optimization) pour me permettre en Aout 2016 de devenir Data Scientist pour Pandascore à Paris.

Étant leur premier employé de cette startup de Deep Learning, j’ai pu créer et utiliser des architectures de réseaux de neurones pour des tâches de détection, classification et prédiction d’événements (Python, Tensorflow puis Keras). J’ai également travaillé sur des tâches de Data Mining, et j’ai pu m’assurer de la cohérence de notre base de données (Ruby, SQL, NoSQL). J’ai enfin travaillé sur des tâches de Machine Learning pour effectuer des indicateurs de performance et étant chargé de recruter d’autres Data Scientist, j’ai designé des exercices de Machine Learning (Scikit-Learn).

Après cette expérience je suis parti réalisé un de mes rêves en effectuant un tour des Etats-Unis pendant tout l’été à bord d’un van que j’ai aménagé. Étant depuis retourné à la vie normale, j’ai pu travailler sur des projets indépendants tels que:
- la création dun add-on pour Google Chrome qui permet d'effectuer une classification d'image depuis le navigateur
- Un scenario "d'attaque" de réseaux de neurones artificiel qui permet de modifier le résultat d'une prédiction
- Etude statistique pour le mémoire d'un interne d'Anesthésie & Réanimation (comparaison de populations, corrélations, courbes ROC)

Je me mets aujourd'hui à votre disposition pour des projets de Deep Learning et Machine Learning.

Expériences

août 2016 - mai 2017 | Paris, France

Jeux vidéo & animation

Pandascore

Data Scientist

During my time at Pandascore, I gained extensive hands-on experience with Deep Learning. As their first employee, I rose to the challenge of retrieving data from video livestreams and designing smart Deep Learning solutions that ensure fast results without compromising accuracy. I researched and fine tuned existing convolutional neural network (CNN) architectures, and assembled my own architectures to detect and classify desired items. I also strengthened Pandascore's OCR outputs and CNN predictions by implementing data augmentation. Additionally, I designed work performance scores and match output predictors with regular machine learning. Lastly, I diagnosed and fixed issues with Pandascore's existing data mining solutions

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