François Paupier

data engineer expert machine learning

Peut se déplacer à Nantes

  • 47.2173
  • -1.55392
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de François.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de François.

Localisation et déplacement

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

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
Secteur d'activité
  • Défense & armée
  • Edition de logiciels
  • Energie
  • High tech
  • Internet des objets
+8 autres
Taille d'entreprise
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes
+1 autres

Vérifications

Influence

Stack Overflow

Stack Overflow : amiabl amiabl
  • 798 Réputation
  • 19 Bronze
  • 13 Argent
  • 0 Or

Langues

Catégories

Compétences (45)

François en quelques mots

Je vous accompagne dans l’industrialisation de vos composants machine learning (ML) afin de passer du prototype à un composant maintenable en production.

J’interviens pour vous accompagner lors 1) du design et de 2) l’implémentation de votre pipeline ML :

1) Je vous propose une architecture ainsi qu’un design reposant sur et des technologies s’intégrant à votre système existant afin d’intégrer un composant ML dans votre infrastructure.

2) J’implémente le pipeline de données permettant le déploiement de vos modèles en production en portant une attention particulière au monitoring et version controlling.

Exigez de votre code ML les mêmes standards d’intégration continu et de maintenabilité que du code « traditionnel ».

Domaines d’expertises ML par ordre décroissant : Traitement d’images, timeseries forecasting, Natural Language Processing (NLP).

Expériences dans les domaines de l’énergie, de l’IoT (event-driven architecture) et du retail.


--

Tech for good advocate

- Challenge Data ENS en 2019 pour la prédiction du temps d’intervention des véhicules de la Brigade des Sapeurs-Pompiers de Paris.

- Ignite Talk au TensorFlow World 2019, Santa-Clara, USA.

- Rédacteur d’articles techniques, « How-to », focus sur des logiciels open source tel Apache NiFi (plus de 1K claps)

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

Schneider Electric

Energie

Machine Learning Engineer

Greater Boston Area

mars 2019 - septembre 2020

Designed a high-throughput and highly-available ETL pipeline to process IoT data. Pioneered Schneider's Machine Learning Platform to scale and automate analytics deployment.

- Designed a real-time ingestion pipeline for IoT data, based on the Hadoop ecosystem.

- Increased pipeline maintainability and engineer productivity by modeling the ingest pipeline as a finite state machine. Monitored critical state transition with messages collected on Azure Service Bus, giving visibility to SREs to ensure processing-time SLA compliance.

- Reduce analytics component deployment by implementing a Machine Learning framework to automate data preparation and manage ML models' lifecycle.

Leveraged knowledge in domain and data modeling, Python 3.7, Microsoft Azure (especially its messaging product Azure Service Bus), Hadoop ecosystem for big data processing (especially Apache NiFi and Kafka)

Kpler

Energie

Data Engineer

Paris, France

avril 2018 - janvier 2019

Participated in the development of a new commodity tracking platform and revamped the core algorithm for cargo allocation by implementing a graph theory approach.

- Provided our users with exclusive energy market insights by scaling up the ETL pipeline using Python and PostgreSQL to handle an additional source of data.

- Cut down core service runtime by 70% using graph theory. Pitched critical stakeholders over the benefits of a graph resolution strategy and thoroughly documented the new approach.

- Enhanced engineers' productivity on the core service by writing exhaustive test cases using the pytest framework and executed by our CI/CD tool.

Leveraged knowledge in Python 3.7 programming (especially the networkx and pytest library), AWS (EC2 instances and spot market), PostgreSQL, and version controlling with Git.

RapLyrics.eu

Culture

Co-founder, technical

Nantes, France

janvier 2018 - septembre 2018

Envisioned and brought life to a text-generative web app using convolutional neural networks to conceive original rap music lyrics. https://raplyrics.eu/

- Implemented an ETL in python to build a high-quality corpus of songs used to train the lyrics generation model.

- Built and trained a word-to-word generation model using TensorFlow. Contributed back to the open-source by releasing source-code and sharing the architecture in a blog post.

- Constructed the most cost-effective architecture to serve the model by running a benchmark using a Go proxy server. Saved 90% of monthly bill by shifting from a bare AWS VM to a Google Cloud Run service.

Post Mortem

Presse & médias

Founder, Editor and Host

Nantes, France

septembre 2020 - Aujourd'hui

Recommandations externes

Formations

Certifications