François Lefevre

artificial intelligence, data science, python

Peut se déplacer à Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de François.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 100km autour

Préférences

Durée de mission
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (19)

François en quelques mots

Diplômé depuis 3 ans du Master Data Science de l'École Polytechnique, je suis passionné d'Intelligence Artificielle et des projets qui gravitent autour.

J'ai, jusqu'ici, opéré dans des environnement divers : grand groupe, société de conseil, start-up R&D.

J'aime beaucoup possibilité de travailler dans différents secteurs et d’identifier les besoins métiers.
Je souhaite concevoir avec mes clients une solution adaptée qui leur permettent de créer de la valeur à partir de leurs données et des algorithmes de Data Science.

Expériences

HP

High tech

Data Scientist

Boulogne-Billancourt, France

janvier 2019 - mars 2020

J'ai fait partie de la nouvelle Business Unit AI & Big Data au sein de HP Enterprise France. Je me suis vu l'attribution de plusieurs projets IA, en particulier un projet de reconnaissance du langage de signes en flux vidéo temps réelle, dans lequel j'ai pris le lead (définition du cahier des charges et des specs, R&D, mise en production).

- R&D et recherche de l'état de l'art
- Scrapping, preprocessing, cleaning de data
- Implémentation d'une pipeline de modèles de deep learning (box localization, segmentation, classification)
- Optimisation des performances
- Boost des FPS avec parallélisation
- Mise en production

Société Générale - Société Générale

Banque & assurances

Data Scientist

novembre 2017 - décembre 2018

Développement d'une solution de détection et d'analyse de paternes boursiers (head-and-shoulder, double-top, etc.) avec des techniques de machine learning (random forest, svm, etc.).

Recommandations externes

Formations

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