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
Expériences
- Capgemini Life SciencesLEAD DATASCIENTIST - SENIOR ARCHITECTCONSEIL & AUDIToctobre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 8 mois)Paris, FranceInfrastructure : 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 documentaireDatasciences : construction d’un modèle de données sous forme de grapheconceptuel pour un industriel de premier planDatasciences : Développement d’un modèle d’ontologie « digital twin » surAzure pour un industriel de la sidérurgieDatasciences - Architecture : conception de l’architecture technique pour l’industrialisation d’une application gérant des métadonnées avec un modèle degraphe d’attributs (sciences de la vie)Rédaction de propositions commerciales, Recrutement, Animation d'équipeDatasciences - NLP: Industrialisation d’une solution NLP pour la générationautomatique de cotations
- BPCEPO Industrialisation modèles Machine LearningBANQUE & ASSURANCESmai 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 1 mois)Paris, FranceIndustrialisation 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
- INFOTEL/OAIOLead DatascientistEDITION DE LOGICIELSfévrier 2021 - avril 2021 (3 mois)Paris, FranceLead• Etude du développement d’une practice IA pour PO• Développement d’un proof Of Concept intégrant unModèle de ML à partir des données d’un site web• Modèle d’interprétation des variables explicatives
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Formations
- DESS Mathématiques Appliquées (MASTER 2)Sorbone Universités1989Analyse numérique Analyse Fonctionnelle Algèbre Linéaire Algèbre matricielle
- Master 2 DatasciencesCentraleSupélec2019Data préparation Analyses uni-multivariées Machine Learning supervisé / non supervisé Deep Learning Réduction de dimension Data visualisation
Certifications
- Les fondamentaux du BIG DATAInstitut Mines Télécom
- Initiation au Marketing DigitalOpenclassrooms