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Francois BanguiFB

Francois Bangui

Lead Data / Senior Architect

990 €/jour
Paris 13e Arrondissement, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Francois

  • Modélisation du problème dit "business".
  • Elaboration d'architectures cloud
  • Pré-traitement des données.
  • Analyse statistique des données du modèle
  • Mise en oeuvre d'algorithmes de Machine Learning / Deep Leaning appropriés.
  • Réalisation de POC / Déploiement d'applications, benchmarking.
  • Conception d'architectures cloud pour le déploiement d'applications "data centrics"
  • Présentation des résultats.
  • Animation d'équipe et gestion de projets .
  • Animation de formations en Data Sciences
  • Veille technologique et scientifique en Data Sciences.
  • Ingénierie logicielle.

  • Méthodique, je fais preuve de créativité pour réaliser ou mettre en œuvre des solutions logicielles basées sur des algorithmes d’Intelligence Artificielle pour extraire, à l’intention des services de Marketing Digital, l’information de valeur issue des données produites sur les réseaux-sociaux.
  • Mes réalisations tant en Machine Learning qu'en Deep Learning sont librement accessibles.

  • Au delà de la mise en oeuvre des algorithmes d'apprentissage automatique avec scikit-learn ou tensorflow, j'explore les fondements scientifiques des modèles pour en comprendre les limites.
  • Je garde toujours en perspective les enjeux business d'un projet.

  • Mes soft skills : mon sens de l'écoute, un solide relationnel, l'animation d'équipe, ma capacité à présenter, expliquer et rendre accessibles des sujets et concepts réputés difficiles.
  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris 13e Arrondissement (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Capgemini Life Sciences
    LEAD DATASCIENTIST - SENIOR ARCHITECT
    CONSEIL & AUDIT
    octobre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 8 mois)
    Paris, France
    Infrastructure : conception d'une architecture cloud pour le déploiement d'une solution d'analyse de données remontées par capteurs.

    Datasciences - NLP: conception d’une solution de restitution de concepts stratégiques dans une base documentaire

    Datasciences : construction d’un modèle de données sous forme de graphe
    conceptuel pour un industriel de premier plan

    Datasciences : Développement d’un modèle d’ontologie « digital twin » sur
    Azure pour un industriel de la sidérurgie

    Datasciences - Architecture : conception de l’architecture technique pour l’industrialisation d’une application gérant des métadonnées avec un modèle de
    graphe d’attributs (sciences de la vie)

    Rédaction de propositions commerciales, Recrutement, Animation d'équipe

    Datasciences - NLP: Industrialisation d’une solution NLP pour la génération
    automatique de cotations
    Scikitlearn Azure Ontologies Neo4j Python Datasciences BERT Protégé
  • BPCE
    PO Industrialisation modèles Machine Learning
    BANQUE & ASSURANCES
    mai 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 1 mois)
    Paris, France
    Industrialisation des systèmes de machine learning
    • Formalisation de la méthode d’industrialisation
    • Animation des ateliers de suivi opérationnel
    • Spécification du monitoring et des phases de run, cycle de vie des modèles de ML
    • Coordination des équipes en charge de l’industrialisation
    • Animation des ateliers de Sprint planning
    • Animation des ateliers de présentation des études
    Agile SAFE Spark pySpark Jira Teams
  • INFOTEL/OAIO
    Lead Datascientist
    EDITION DE LOGICIELS
    février 2021 - avril 2021 (3 mois)
    Paris, France
    Lead
    • Etude du développement d’une practice IA pour PO
    • Développement d’un proof Of Concept intégrant un
    Modèle de ML à partir des données d’un site web
    • Modèle d’interprétation des variables explicatives
    Dataiku-DSS ICE Shap Python

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Formations

  • DESS Mathématiques Appliquées (MASTER 2)
    Sorbone Universités
    1989
    Analyse numérique Analyse Fonctionnelle Algèbre Linéaire Algèbre matricielle
  • Master 2 Datasciences
    CentraleSupélec
    2019
    Data préparation Analyses uni-multivariées Machine Learning supervisé / non supervisé Deep Learning Réduction de dimension Data visualisation

Certifications

Compétences

Catégories