À propos de Erwan
Data Scientist curieux et passionné avec plus de 6 ans d’expérience, j’ai acquis une expérience solide dans l’analyse de données, la conception et la mise en production de modèles de Machine Learning ainsi que la création de solutions permettant leur exploitation par les équipes métier.
Mon parcours professionnel m’a conduit à travailler pour de nombreux secteurs (marketing, communication, e-commerce, etc.) et à diversifier mes compétences autour du développement en Python et des technologies de Machine/Deep Learning avec une écoute attentive aux nouvelles innovations du monde de l’intelligence artificielle (GenAI, LLM, RAG, etc.) ainsi que leur application dans mes derniers projets.
Ces expériences m’ont également permis d’intervenir à toutes les phases du développement de ces solutions, allant de l’extraction et la manipulation de données à la mise production des modèles et la gestion du cycle de développement.
J’ai conscience des défis que représentent l’application de ces solutions dans un projet d’entreprise et ait à coeur de travailler à tous les niveaux de leur développement afin de garantir un résultat final optimal et une maximisation du ROI pour les équipes décisionnelles.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Bordeaux (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Erwan VautierData ScientistCONSEIL & AUDITdécembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 6 mois)Bordeaux, FrancePlateforme e-commerce spécialisée dans la vente d’outillage en ligne (1 an) :
- Classification automatique des produits d'outillage en une cinquantaine de catégories à partir des descriptions et des images produits (NLP + Computer Vision). Tests de différentes méthodologies et modèles de prédiction.
- Création d'un modèle de détection d'attributs produits à partir des descriptions via LLM avec différents modèles open-source ou non (Mistral, LLama, OpenAI).
- Création d'une API Flask permettant d'appeler différents modèles depuis des requêtes sur module PrestaShop (détection automatique d'une catégorie et attributs lors de l'import d'un produit sur le site e-commerce).
- Gestion du cycle de développement des différents projets (Git, Docker, Kubernetes, CI/CD).
Groupe mondial de communication et de publicité (6 mois) :- Encodage des produits à partir de leurs descriptions et images (NLP + extraction des features image) et développement de modèles de Machine Learning basés sur les vecteurs obtenus (multimodal) : segmentation, clustering, scoring. Utilisation du modèle CLIP pour extraire des features sémantiques des images et construire des vecteurs multimodaux.
- Intégration de diverses API Google Cloud Vision (GCV) dans la phase de traitement pour enrichir les descripteurs textuels des images (détection d'objets, détection de texte, etc.).
- Gestion du cycle de développement (Git, Docker) et déploiement des modèles dans un environnement cloud AWS (EC2, S3, SageMaker, Lambda).
Projets divers :- Création d’outils de récupération de données sur le web en Python (requests, BeautifulSoup, Selenium, Scrapy, etc.).
- Développement d’applications Windows ou macOS (Kivy, Tkinter) pour exploiter divers outils ou modèles (ex : scraping LinkedIn et qualification de leads).
- Création d’un système embarqué sur Raspberry Pi permettant l’écoute de l’utilisateur, la communication avec un modèle fine-tuné hébergé chez OpenAI, et la restitution vocale.
- INEOXData ScientistCONSEIL & AUDIToctobre 2019 - novembre 2021 (2 ans et 1 mois)Paris, FrancePlateforme leader dans l'immobilier en ligne (1 an) :
- Traitements et analyses de données de l’immobilier à destination des médias. Création, gestion et déploiement de baromètres statistiques et de dataviz exploités par les équipes métiers (Tableau).
- Développement de modèles de Machine Learning pour diverses tâches (détection des annonces doublons à partir des images et des descriptions, modèle de prédiction du prix d’un logement en fonction de ses caractéristiques, etc.)
- Exploitation de modèles de séries temporelles (ARIMA, SARIMA) dans le but de prédire l’évolution du prix des loyers et des locations saisonnières.
Réseau national de magasins d’optique (6 mois) :- Audit de la qualité de l’environnement data, analyse des données transactionnelles et clientèles, rapport descriptif de l’état actuel (valeurs manquantes, distribution, liens statistiques) et développement de solutions à mettre en place.
- Création de modèles de Machine Learning (segmentation clientèle, modèle de prédiction des ventes et du churn/anti-churn, système de recommandation item-item et user-user), automatisation et activation marketing (plateforme en ligne, campagne mail personnalisée, etc.)
Projets divers :- Gestion et manipulation de bases de données, extraction et traitements, création et mise en production de flux de données automatisés.
- Traitement et analyse de données pour des besoins marketing, analyse descriptive des données clients, ventes et trafic et restitution des analyses aux équipes métiers.
- Développement de modèles de Machine/Deep Learning pour diverses boîtes : Segmentation clientèle, modèle de prédiction de ventes/churn, etc.
- TheContilleryData ScientistCONSEIL & AUDITavril 2018 - octobre 2019 (1 an et 6 mois)Paris, France
- Conception, développement et déploiement de plusieurs modèles de traitement d’images (CV) pour améliorer la communication visuelle des marques sur les réseaux sociaux. Clustering à partir des features extraites de modèles pré-entraînés type ResNet (KMeans déterministe, CAH), classification automatique des images, détection et extraction d’objets (Mask R-CNN) et modèle de prédiction de la performance visuelle.
- Exploration et recherche des nouvelles méthodes permettant de contourner les problèmes inhérents à certaines catégories (extraction des objets, recherches sur les distances, nouveaux modèles, etc.)
- Développement d’outils Python permettant la récupération de données d’engagements liées aux images sur les réseaux sociaux (WebScraping/Crawling).
- Conception d’applications web (Flask) permettant la visualisation, l’exploitation et la validation des modèles (clustering, score d’engagement, similarité entre les images, etc.)
- Mise en production des outils d’extraction et de contrôle des flux de données. Gestion du cycle de développement des différents projets (Git, Docker, CI/CD)
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Formations
- Diplôme d'ingénieur, Mathématiques et statistiquesEcole nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information2018Statistiques et Analyse de l'information, Data Science, Machine/Deep Learning, Modélisation. Python, R, SAS.
- Licence en économie appliquéeUniversité Paris Dauphine2017Licence en économie appliquée en double diplôme avec l’ ENSAI