Corentin Martel

data scientist | machine learning

Peut se déplacer à Lyon, Lyon, Paris, Besançon, Dijon

  • 45.764043
  • 4.835658999999964
Super Malter
55 missions
(20 avis)
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Corentin.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Corentin.

Localisation et déplacement

Localisation
Lyon, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Lyon et 50km autour
  • Lyon et 100km autour
  • Paris et 100km autour
  • Besançon et 100km autour
  • Dijon et 100km autour

Vérifications

Influence

Stack Overflow

Stack Overflow : CoMartel CoMartel
  • 2976 Réputation
  • 36 Bronze
  • 21 Argent
  • 2 Or

Langues

Catégories

Compétences (21)

  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • NLP
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Corentin en quelques mots

Data Scientist Freelance depuis 2016, je me suis spécialisé sur deux types de prestations :
    ●  Le Data Mining, pour mieux comprendre vos données grâce à l’analyse et la visualisation,
    ●  Le Machine Learning & le Deep Learning, pour développer des produits répondants précisément à vos besoins.

Ingénieur Arts et Métiers Paristech, je sais m’adapter aux spécificités de votre activité : nous déterminons ensemble la meilleure façon de traiter votre problématique et je vous accompagne à chaque étape :
    ●  Analyse de votre problématique et qualification du besoin
    ●  Identifier les données nécessaires, enrichissement (Open Data, Scraping)
    ●  Traitement et nettoyage pour les rendre exploitables
    ●  Analyse et visualisation pour bien comprendre vos données
    ●  Si nécessaire, réalisation d’un POC pour valider la faisabilité du projet
    ●  Développement et optimisation du modèle
    ●  Industrialisation et déploiement en production

Pour en savoir plus, vous trouverez quelques exemples de réalisations sur mon site (corelyo.com) et vous pouvez bien sûr me contacter pour discuter de votre projet !

Quelques outils :
- Languages : Python, SQL
- Machine Learning : Scikit-learn, XGBoost
- Deep learning : Keras, Tensorflow
- Computer Vision : OpenCV, Scikit-image
- Natural Language Processing (NLP) : NLTK, SpaCy
- DataViz & Business Intelligence : Tableau Software, DigDash, Dash, Plotly
- Traitement de données : Pandas, Numpy, Scipy
- Web scraping : BeautifulSoup, Selenium
- BDD : MySQL, MongoDB
- Déploiement : Docker, Flask, Gunicorn

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

Corelyo

Conseil & audit

Data Scientist

octobre 2016 - Aujourd'hui

Quelques exemples de missions Data Science réalisées :

● Machine Learning / Deep Learning :
    o Développement d’un algorithme de regroupement d’images par similarités, appliqué aux réseaux sociaux, avec pour objectif d’évaluer l’engagement généré par chaque type d’image et optimiser l’impact des publications.
    o Implémentation d’une API de clustering de mots-clés SEO, basée sur les résultats SERP, avec pour objectif de regrouper des mots partageant le même sens.
    o Pour une agence de growth-hacking, création d’un algorithme de qualification de Prospects, en fonction de leur ressemblance avec les clients actuels et mise en avant des segments à approcher en priorité.
    o Classification d'images appliquée au contrôle qualité

● Analyse / Business Intelligence :
    o Mise en évidence de l’impact de la publicité sur les visiteurs d’un site e-commerce
    o Evaluation des parts de marché et du budget prévisionnel pour un POC de site web
    o Réalisation d’un tableau de bord de suivi des indicateurs RH pour un hôtel

Pour plus d’information, vous pouvez visiter mon site www.corelyo.com, ou me contacter directement pour en discuter !

ANONYME

E-commerce

Data Scientist

juin 2019 - octobre 2019

Développement d’un moteur de recommandation pour un site e-commerce (30k produits, 25k commandes par mois) :
    o Analyse de la typologie et du comportement client pour présélectionner des algorithmes pertinents
    o Définition d’une métrique et test de différentes architectures et modèles.
    o Sélection d’un modèle Deep-learning basé sur RNN (Recurrent Neural Network)
    o Implémentation d’une API et packaging avec Docker pour la mise en production
    o Création d’une image Docker pour ré-entrainer le modèle régulièrement

Doctegestio

Conseil & audit

Data Scientist

juillet 2018 - février 2019

Développement d’un outil de catégorisation de documents pour 1.5 millions de documents, 500 catégories :
    o Extraction des informations des documents via OCR
    o Test de plusieurs modèles avec une approche Agile : première itération sur 10k documents, 5 catégories
    o Identification des causes d’erreurs et itérations sur des volumes de données plus importants

INES CRM

Edition de logiciels

Data Scientist

janvier 2018 - Aujourd'hui

55 missions Malt

    (20 avis)

    4 recommandations externes

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