Dan Rosenberg

Avec plus de 15 ans d'expérience en développement de SI en startup comme dans des grands groupes et consulting, je peux vous accompagner pour des réalisations variées sur tout le cycle de vie de la transformation par l'IA: sélection des cas d'usages les plus prometteurs de Machine Learning, cadrage et mise en œuvre de l'infrastructure data-driven, développement de modèle ML, explicabilité, industrialisation avec les meilleurs pratiques DevOps (performance/ flexibilité, data lake, DW, data ingestion pipeline, feature engineering, model selection, etc.). Mon expérience de CTO de startup, de responsable technique en conseil et en banque m’a permis de mettre en œuvre de nombreux projets de Machine Learning et d’Intelligence Artificielle.

A l'aise avec les décideurs, les utilisateurs métiers autant qu'avec les experts techniques, mon approche favorise la collaboration, la satisfaction client et l'atteinte de résultats tangibles. Capable de mise en œuvre directement, je peux également encadrer des juniors.

Dan a exercé chez Capgemini Invent en tant que directeur en charge de la Data Science et Engineering, le leader européen du conseil en management, organisation et technologie de bout-en-bout : cadrage et encadrement de mission pour assurer la satisfaction client, accompagnement des clients industriels et bancaires dans des missions de transformation digitale et de transformation de la chaine de valeur grâce à l’IA, coaching des data scientists et des consultants à la bonne réalisation des missions. Dan a aussi réalisé de nombreux audits techniques pour le compte d'investisseurs sur des startups en IA.

Diplômé de l’École des Mines de Paris et de HEC, Dan est spécialisé en IA (certifié par Stanford en Machine Learning et Deep Learning par A. Ng, cofondateur de Google Brain, et Bayesian Machine Learning) et en Big Data (AWS Certified).

Polyvalent, indépendant, codeur dans l’âme, Dan apporte à la fois une vision technologique, business et entrepreneuriale.