Description

Data Scientist senior (M2 ENSAE), 5 ans d'expérience à industrialiser des modèles de Machine Learning en production — là où la data crée vraiment de la valeur business.

Sur ma mission actuelle, j'ai contribué à réduire le traitement manuel et les pénalités associées. Mon truc : concevoir, déployer et maintenir des systèmes décisionnels fiables (vision, scoring, microservices d'inférence), pas seulement des modèles qui marchent en notebook.

J'interviens sur toute la chaîne : modélisation (XGBoost, clustering, NLP), MLOps (MLflow, Docker, Airflow, FastAPI), data engineering (Python, PySpark, SQL) et pilotage de la performance (Power BI). J'ai travaillé dans le retail (ALDI) et le secteur public, deux univers où les enjeux de coûts et de qualité sont concrets.

Disponible en freelance, en remote ou en Île-de-France, et ouvert aux missions avec déplacement. Parlons de votre projet.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

DOCAPOSTE / SOFTEAM – ANTAI
Senior Data Scientist
novembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 8 mois)
Paris, France
Contexte : Dans le cadre du marché CNT (Centre National de Traitement), contribution à l'industrialisation des systèmes d'analyse
d'images radar, de reconnaissance automatique des plaques (OCR/LPR) et de décision automatique, avec des enjeux forts de performance,
de qualité, de réduction du traitement manuel et de maîtrise des coûts.
Impacts business & résultats mesurés :
○ Développement et amélioration de modèles d'analyse d'images radar (OCR / LPR).
○ Traitement spécifique des plaques étrangères peu automatisées.
○ migration de l'ensemble des services IA en version récente de python pour la modernisation de la chaîne AIR
○ Mise en place d'un clustering par type d'équipement.
○ Développement et maintenance de microservices Python (inférence, scoring, décision).
○ Suivi des performances modèles en production (qualité, précision, volumes).
○ Mise en place de tableaux de bord Power BI (KPI performance, qualité, production, pénalités).
○ Développement de jobs Talend pour l'ETL et l'alimentation des bases analytiques.
○ Conception de systèmes prévisionnels (volumes, charge de production).
Environnements : Python, PySpark, XGBoost, MLflow, MongoDB, MariaDB, SQL, Airflow, Docker, FastAPI, GitLab, Linux, ELK,Talend, Power BI.
Automatisation IA Python Computer Vision Machine learning Mathématiques
ALDI France (CDI)
Data Scientist – Direction Data Research & Analytics
janvier 2021 - novembre 2022 (1 an et 10 mois)
Paris, France
Rôles et réalisations clés :
○ Conception et mise en place de protocoles d'A/B testing pour l'aide à la décision business.
○ Sélection de groupes de contrôle représentatifs de points de vente via algorithmes de KNN.
○ Mesure, validation statistique et interprétation des résultats (tests de significativité).
○ Analyses d'effets de cannibalisation via modèles de régression.
○ Analyses pricing, inflation et indices de prix pour la direction Achats.
○ Analyse des commentaires clients avec classification thématique (finance, propreté, service, etc.).
○ Clustering des points de vente selon critères business.
○ Analyse de l'impact des investissements publicitaires sur le chiffre d'affaires.
○ Développement de pipelines ETL et procédures de contrôle qualité des données.
○ Production de tableaux de bord Power BI pour le pilotage des directions métiers. Environnements : Python, R, SQL Server, Power BI, Talend, SAP, Oracle, Azure Databricks.