Clément Walter

mines de paris, phd, lead data scientist

En télétravail depuis Paris

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Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Clément.
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Paris, France
Télétravail
Effectue ses missions majoritairement à distance

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Compétences (11)

  • Data Science
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
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  • Frameworks
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Clément en quelques mots

Je suis diplômé de l'école des Mines de Paris et docteur en computer sciences de l'université Paris Diderot.

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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tensorflow, rnn, cnn, classification, segmentation, detection, ocr, time series, api, production, neural net, scikit learn, k mean, random forest, python, flask, tensorflow serving
linkedin.com/in/clementwalter

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

Sicara - M33 / Theodo

High tech

Lead Data Scientist

Paris, France

septembre 2017 - Aujourd'hui

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.

Kaiko

High tech

Research Scientist

septembre 2015 - novembre 2015

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).

CEA

Défense & armée

Data science for uncertainty quantification

Paris, France

avril 2013 - octobre 2016

- 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)

Calchemise

Mode & cosmétiques

Co-fondateur, CEO

septembre 2015 - Aujourd'hui

1 mission Malt

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    1 recommandation externe

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