Bienvenue sur le profil Malt de Christian !
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- entre 1 et 3 mois
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- Conseil & audit
- E-commerce
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Compétences (21)
- BigData
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- Data Science
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Christian en quelques mots
2 ans d’expérience pratique en machine learning:
+ de 18 ans d’expérience transverse Data:
Architecture de données fonctionnelle et technique
Bigdata, données structurées et non structurées
data warehousing, analytics, visualisation
Gouvernance, Organisation d’équipe, Stratégie de valorisation de data
- Réalisation d’algorithmes prédictifs pour des acteurs de la grande distribution permettant d’assister les acheteurs dans la détection de produits stars et l’optimisation d’approvisionnements (FutureScore.io)
- Industrialisation d’applications IA: profilage des clients en vue de personnaliser les campagnes marketing, optimisation des allocations de stocks et réapprovisionnements (Kering)
- Réalisation d’un algorithme de trading BitCoin basé sur un réseau de neurones LSTM (Keras)
- Réalisation d’un algorithme permettant l’extraction de données nutritionnelles à partir des photos de packaging produits (Open Food Facts)
- Je suis productif et autonome sur les principales technologies requises en datascience: Python, SQL, Pandas, Numpy, Seaborn, SciKitLearn, Keras/TensorFlow, FastAI/PyTorch) ainsi que Spark
+ de 18 ans d’expérience transverse Data:
Architecture de données fonctionnelle et technique
Bigdata, données structurées et non structurées
data warehousing, analytics, visualisation
Gouvernance, Organisation d’équipe, Stratégie de valorisation de data
Expériences
Freelance
Conseil & audit
DataScience and Analytics consultant - En tant que freelance
FashionData, depuis Février 2020: FashionData est l’équipe innovation data d’un regrouppement de marques de textiles: Jules, Pimkie, Orsay, Rougegorge. Au sein de l’équipe de data scientist j’ai en charge la création d’une application permettant aux acheteurs d’optimiser leurs quantités d’implantation en détectant et proposant des produits aux caractéristiques similaires. Environnement technique Python, GoogleCloud, SQL.
FutureScore, Nov2019 - Févier 2020: FutureScore propose une solution cloud qui pilote des micro-enquêtes facebook testant l’appétence des populations cibles pour les nouveaux produits d’acteurs de la distribution textiles (Décathlon, Jennyfer, Etam, Célio). J’ai écrit les algorithmes permettant de transformer les résultats d’enquêtes en un score de potentiel produit, aidant ainsi les acheteurs à détecter les futurs produits stars et optimiser leurs achats. Environnement technique Python, GoogleCloud, Algorithmes RidgeLasso et GradientBoosting.
Bouygues Télécom, Octobre 2019: analyse de données du service client pour détecter les événements dans la vie des abonnés conduisant à un accroissement du volume d’appel au call center. Environnement technique Python, SQL, Spark / DataBricks, Azure Cloud.
OpenFoodFacts, Juin - Septembre 2019: Création d’un algorithme d’extraction d’information nutritionnelles à partir de photos de packaging produits en vue d’alimenter une base open source de transparence alimentair. Utilisation de Google Cloud OCR, Kmeans et DBSCAN, FuzzyWuzzy.
Projets personnels Mai-Juin 2019: Plusieurs POC délivrés durant mon certificat en datasciences utilisant Python / PySpark, pandas, SciKitLearn, Azure cloud, disponibles sur github.com/cgandon. Notamment création d’un outil de recommandation optimisant les achats/ventes de Bitcoins: développement Python, appel API des places de marchés et de Twitter, entraînement et application d’un réseau de neurones LSTM Keras.
FutureScore, Nov2019 - Févier 2020: FutureScore propose une solution cloud qui pilote des micro-enquêtes facebook testant l’appétence des populations cibles pour les nouveaux produits d’acteurs de la distribution textiles (Décathlon, Jennyfer, Etam, Célio). J’ai écrit les algorithmes permettant de transformer les résultats d’enquêtes en un score de potentiel produit, aidant ainsi les acheteurs à détecter les futurs produits stars et optimiser leurs achats. Environnement technique Python, GoogleCloud, Algorithmes RidgeLasso et GradientBoosting.
Bouygues Télécom, Octobre 2019: analyse de données du service client pour détecter les événements dans la vie des abonnés conduisant à un accroissement du volume d’appel au call center. Environnement technique Python, SQL, Spark / DataBricks, Azure Cloud.
OpenFoodFacts, Juin - Septembre 2019: Création d’un algorithme d’extraction d’information nutritionnelles à partir de photos de packaging produits en vue d’alimenter une base open source de transparence alimentair. Utilisation de Google Cloud OCR, Kmeans et DBSCAN, FuzzyWuzzy.
Projets personnels Mai-Juin 2019: Plusieurs POC délivrés durant mon certificat en datasciences utilisant Python / PySpark, pandas, SciKitLearn, Azure cloud, disponibles sur github.com/cgandon. Notamment création d’un outil de recommandation optimisant les achats/ventes de Bitcoins: développement Python, appel API des places de marchés et de Twitter, entraînement et application d’un réseau de neurones LSTM Keras.
SAP Freelance consultant - Groupe SAP
Conseil & audit
SAP BI consultant, BW/IP/BPC
I participated in 10+ SAP implementations as a freelance consultant & developer in the field of Business intelligence, merchandise and financial planning :
- Retail customers: Reliance Retail (India),, Body Shop (UK),, Printemps, BricoDépôt.
- Other industries: Rolex, Hewlett Packard, Orange (UK), Arcelor, L’Oréal, Lyreco.
- Technical expertise: BW (certified), SAP ECC and IS-Retail, BPC, BI-IP, SAP Merchandise & Assortment Planning, ABAP (OO), FI (certified), CO (certified).
- Business expertise: business intelligence and analytics retail operations, financial planning and control, supply chain operations.
CTACFrance
Conseil & audit
Director and Founder
Started and developed a consultancy specialized in SAP retail. In parallel of delivering projects to our customers, I ensured all aspects of business administration and development: strategy, pre-sales, partnership, recruitment and coaching of consultants, commercial relationships. I was at the same time ensuring the lead role delivering SAP projects to our customers on the field. Retail customers: Miss Etam (NL), Casino, Jack Wills (UK), Trafic (BE), Tally Weijl (CH), 3Suisses, GoSport
- Main achievements: growing from 0 to 15 employees and 2M€ sales /year, secured a reseller agreement with SAP France (VAR).
- Business expertise: Entrepreneur and business administration, seasonal/fashion merchandise management, omni-channel retail operations.
- Technical expertise: SAP BW, BI-IP, ABAP (OO), IS-Retail, Business Object
Kering - Kering
Luxe
Directeur Data & Analytics, Datalab
In charge of analytics and merchandise planning solutions for all Kering luxury brands: Gucci, Bottega Veneta, Saint-Laurent, Balenciaga, S. MacCarthney, A. McQueen. Responsible for definition of strategic roadmap, software selection, projects delivery, and support to live applications. Management of 15 internals (project managers, functional and technical experts) and 6M€ yearly budget, 2000+ users.
- Main achievements #1: Implementation of shared BI service governance model solutions covering demand management, delivery and support lifecycles, all based on Agile best practices. Convergence of 6 main fashion brands into a common data model and shared analytics solution that enabled consolidation and benchmark, Increased service level to users from 60 to 90% , Renegotiation of supplier fees up to 60%
- Main Achievement #2: Implemented a cloud-based operational cache, based on cloud and NoSQL architecture, where all customer-events converge into a real-time customer 360° overview that supports front office digital application in store and on line
- Main Achievement #3: Implemented a collaborative innovation space called “datalab”, providing data scientists the technology and support to run early algorithms research activities. 2 machine learning projects under industrialization aiming at marketing campaign personalization and sales forecast optimization.
- Main Achievement #4: Supported SAP FMS and BW4Hana implementation.
- Functional expertise: Executive stakeholder management, indirect management in matrix-like organizations, agile delivery through feature teams
- Technical expertise: Microstrategy, Tableau, Exadata, Kafka, Solr, Cassandra, Nifi, Python, Scala, Spark, S3, Druid, Superset, SAP FMS, BW4HANA
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