À propos de Cedric
Bonjour,
Ingénieur centralien diplômé, j'exerce en tant que Head of Data / Data Scientist et je propose mes services en freelance. Mes différentes expériences professionnelles, de la start up aux grands groupes, m'ont appris la rigueur, l'efficacité et l'adaptation à toutes situations.
Mon expérience passée m'a ainsi apporté une très bonne vision data au sein d'une structure que je couple avec un bon niveau technique sur des tâches de Data Analyse/Data Science. J'ai également une très bonne expérience en tant que modélisateur de la mobilité.
Mes compétences :
- Traitement de données dans un univers Big Data
- Implémentation d'algorithmes statistiques et/ou Machine Learning
- Développement de dashboards automatisés
- Conseil en stratégie data
Français
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Adriver GroupHead of Data / Data ScientistCONSEIL & AUDITavril 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 2 mois)Paris, France• Gestion du département Data• Développement (from scratch) d'une méthodologie révolutionnaire sur le marché• Mise en place de toutes les solutions Data dans un environnement Big Data• Accompagnement des équipes commerciales en France, au UK et en Italie
- Ecole Centrale de NantesData ScientistCENTRES DE RECHERCHEjanvier 2021 - avril 2021 (4 mois)Nantes, France• PROJET n°1 - XAU/USD forecasting• PROJET n°2 - Detecting breast cancer metastases (projet d'OWKIN)
- OFI Asset ManagementData AnalystBANQUE & ASSURANCESavril 2020 - octobre 2020 (6 mois)• Création de pipelines de traitements de données (DataPrep)• Mise en place des pipelines en production (Airflow)• Organisation architectural de Data Lake / Warehouse• Use case : dashboard d’alerting automatique pour investissements à risque (Tableau)
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Formations
- Ingénieur Centralien, Mathématiques appliquées & Data ScienceCentrale Nantes2021Cours mutualisés avec la faculté niveau Master 1 & 2 en mathématiques appliquées. + Mathématiques fondamentales (Analyse fonctionnelle, Probabilités et Processus stochastiques) + Probabilités numériques (Monte Carlo, MCMC, Algèbre linéaire aléatoire) + Statistiques (modèle linéaire, régression logistique, statistique en grande dimension, statistique bayésienne) + Analyse de données (réduction de dimension, clustering) + Machine Learning et Apprentissage Statistique (méthodes à noyaux, forêts aléatoires, boosting, deep learning) + Quantification d’incertitudes + Pratique des langages et environnements R, Python (pandas, matplotlib, scikit-learn, keras) et Spark.