À propos de Deroose
Data scientist depuis plus de deux ans, j'adore travailler avec des données, résoudre des problèmes complexes et trouver des moyens innovants pour aider mes clients à prendre des décisions éclairées.
Je suis également un passionné de développement informatique, principalement en Python, mais j'ai également des compétences en C++. J'aime automatiser des tâches et trouver des moyens d'optimiser les processus pour gagner du temps et de l'efficacité.
Je participe souvent à des compétitions informatique, comme Codingame (Mad Pod Racing) et Kaggle, qui me permettent de me tenir à jour sur les dernières techniques et méthodes d'analyse de données.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Lille (jusqu’à 20 km)
Expériences
- B BrainData ScientistCENTRES DE RECHERCHEdécembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 6 mois)- Implémentation de modèles de machine learning pour le ranking, la classification et la prédictiond’indices financiers. (sklearn, Pytorch, LightGBM).- Preprocessing de données et feature engineering en Python et Pyspark (pandas, numpy, talib...).- Développement en Python d’un outil d’analyses financières automatisées (tkinter, shapely, pandas,numpy, scipy).- Veille technologique.
- SKAPÁNÊ SASData ScientistAGENCE & SSIIjanvier 2020 - janvier 2021 (1 an)Lille, France- Machine learning & deep learning pour la classification de documents administratifs (Keras).- Création d'une base de données SQL synthétisant plusieurs sources de documents (excel, word, texte, json ...).- Optimisation de calculs de distances de Levenshtein sur GPU (librairie Numba).- Participation au développement d'un scraper (librairie Scrapy).- Développement Python.
- FIVESData ScientistINGÉNIERIE MÉCANIQUEmars 2019 - septembre 2019 (6 mois)Lille, FranceSujet : prédiction de pannes sur une machine industrielle- Bibliographie des méthodes existantes et étude du fonctionnement de la machine.- Preprocessing des données et labellisation automatique des séries temporelles.- Implémentation d'un modèle de machine learning pour la détection de pannes (Lightgbm).
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- Master 1 - Mathématiques et Applications mention Mathématiques et FinanceUniversité de Lille - sciences et technologies2018Master 1 - Mathématiques et Applications mention Mathématiques et Finance