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Clément Walter

phd en statistiques, mines de paris, data science

Paris, France

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Compétences (10)

  • Frameworks
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Langages
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Clément en quelques mots

Je suis docteur en mathématiques appliquées de l'université Paris Diderot (au Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires - LPMA).
Je suis également diplômé de l'école des Mines de Paris, avec une spécialité en probabilités appliquées.

J'ai des compétences en :
- Python/R
- Machine learning (Gaussian Process Regression, PCA, clustering, MCMC, Bayesian inference, Ondelettes, KDE)
- Deep learning (Computer Vision)
- Web (react, flask)
- devops (aws, heroku)
- Statistiques extrêmes (VaR, conditional expectation, optimisation)

Expert en méthode agile, je suis capable de délivrer des algorithmes en production en quelques jours.

Au delà de l'utilisation des algo existants, je suis capable de développer des méthodes originales pour résoudre au mieux les problèmes posés (expérience du doctorat).

Etant également entrepreneur dans le ecommerce j'ai une grande sensibilité à l'application des méthodes pour sortir des informations concrètes et des leviers d'action.

N'hésitez pas à me contacter pour me présenter votre projet afin qu'on en discute ensemble !

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stackoverflow.com/users/4444546/clemlaflemme
linkedin.com/in/clementwalter

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

septembre 2017 - Aujourd'hui | Paris, France

High tech

Sicara

Lead Data Scientist

Développement en production d'algorithmes de machine et deep learning, essentiellement de la vision par ordinateur et de l'active learning bayesien.

Nous travaillons en méthodo agile pour une approche rationnelle de la R&D équilibrant au mieux valeur long terme et résultats court-termes.
septembre 2015 - novembre 2015

High tech

Kaiko

Research Scientist

Analyste de données sur la blockchain pour créer un modèle de prédiction d'acceptation d'un bloc dans la blockchain en fonction des divers paramètres (heure, jour, taxes, commissions).
avril 2013 - octobre 2016 | Paris, France

Défense & armée

CEA

Data science for uncertainty quantification

- développement d'algorithmes de simulation d'événements rares et d'estimations de probabilités et quantiles extrêmes.
- Méthodes de Monte Carlo (Sequential Monte Carlo, Markov chain Monte Carlo, Mutlilevel Monte Carlo)
- Machine learning (SVM, SVR, Gaussian Process regression)
- implémentation en R dans un package (cran.r-project.org/package=mistral)
- calcul parallèle sous R
- utilisation de cluster Amazon AWS (HPC)
septembre 2015 - Aujourd'hui

Mode & cosmétiques

Calchemise

Co-fondateur, CEO