À propos de Dex Farrell
Statisticien et Développeur Web avec plus de 8 ans d’expérience, je conçois et industrialise des solutions data et ML, développe des APIs et applications web scalables, et déploie des systèmes fiables sur cloud et serveurs:
Data Science & ML :
- exploration de données,
- visualisation,
- modélisation (Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Azure Databricks)
MLOps :
- pipelines automatisés (Airflow, Kubeflow),
- gestion du cycle de vie des modèles (MLflow, DVC),
- déploiement (Seldon Core / KServe),
- CI/CD,
- monitoring
Développement Web & API :
- Front-End (React, Bootstrap),
- Back-End (Python FastAPI/Django, PHP Laravel),
- intégration API et services (Mobile Money, Airtime, Data)
Cloud & Infrastructure :
- AWS, GCP, Azure,
- Kubernetes, Docker,
- serveurs Ubuntu/CentOS,
- Apache/Nginx
Je fournis des solutions clés en main, de la conception à la production, alliant data science, MLOps et développement web/cloud.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lille (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Montpellier (jusqu’à 50 km), Rouen (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Crédit AgricoleMachine Learning engineer (Projet NBO)BANQUE & ASSURANCESfévrier 2024 - décembre 2025 (1 an et 10 mois)Roubaix, FranceMigration et optimisation des modèles d’appétences
- Mise à jour et optimisation des modèles d’appétence tout en assurant la cohérence des résultats.
Création de pré-cibles- Développement d’un algorithme pour répartir les populations par produit selon leur appétence et les critères de segmentation relationnelle.
Optimisation de la codebase- Migration des scripts de Pandas vers Snowpark pour améliorer les performances et réduire les temps de traitement des modèles.
Hyperpersonnalisation- Construction de populations de tests segmentées pour générer des données réutilisables dans les modèles de machine learning.
Construction d’un Web Store- Mise en place d’un store de données Web afin d’enrichir les modèles d’appétence et améliorer leurs performances.
- IRCEMData ScientistBANQUE & ASSURANCESnovembre 2022 - décembre 2023 (1 an et 1 mois)Roubaix, FrancePrédiction de transformation des devis
- Conception et implémentation d’un modèle prédictif pour estimer la probabilité qu’un prospect souscrive un contrat à partir d’un devis.
- Objectif :améliorer le taux d’adhésion aux contrats obsèques en s’appuyant sur des prédictions fiables.
Projet Fraude – Audit et évaluation ML- Audit des procédures et outils dedétection de fraudeau sein du Groupe Ircem
- Évaluation des performances d’un modèle ML en production depuis 2018, identification des forces et faiblesses, et recommandations d’amélioration pour optimiser la lutte contre la fraude.
- CofidisIngénieur d'étudesBANQUE & ASSURANCESjanvier 2019 - juin 2022 (3 ans et 6 mois)Villeneuve-d'Ascq, FranceData Analyst : Synergie (Groupe COFIDIS)- Extraction et exploitation des données ( Cleaning, analyses statistiques...)- Mise en place des reportings de suivi d'activité- Optimisation des processus d'analyse des données- Analyse des besoins et des problématiques métiers- Machine Learning et modélisation statistique,- Animation d'un comité décisionnel Fraude- Référent décisionnel (Animation d'un comité décisionnel autour de l'exploitation des données pour la détection des fraudes, participation aux POC sur des solutions de Data science...)...
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Formations
- Master Ingénierie Statistique & ActuarielleAix Marseille Université2017L’objectif du parcours IMSA est de former des étudiants qui auront à l’issue de la formation la double compétence en mathématiques appliquées et actuarielles (statistiques, actuariat, mathématiques financières, cryptographie, analyse d’image et optimisation) et en informatique (maîtrise de logiciels, programmation, gestion de bases de données et gestion de réseaux, analyse d’algorithmes). Les compétences acquises dans cette formation permettront aux étudiants d’être opérationnels au sein des entreprises du secteur bancaire, de la finance et de l'assurance. Un étudiant du parcours IMSA sera capable de programmer des nouvelles techniques, de concevoir des outils statistiques et informatiques d’aide à la décision, de mettre en œuvre des innovations, mais aussi de gérer des projets au sein de l’entreprise.
Certifications
- Mlops Fondamentaux(CI/CD/CT Pipelines Machine Learning)Udemy2022
- Spark Python et machine LearningUdemy2022