À propos de Gabriel
Indépendant depuis plus de trois ans, j'interviens auprès de start-ups, PME, grands groupes et administrations publiques afin d'utiliser mes compétences variées pour résoudre une multitude de problèmes passionnants à l'aide de la data.
Après une expérience de recherche, en développement software et en analyse de données, je peux intervenir sur un large spectre de sujets.
Je suis ingénieur de l'École polytechnique, spécialisé en statistiques, data science et machine learning. Voici les technos que j'utilise régulièrement:
- Langages : Python, Javascript
- Visualisation de données : d3.js, matplotlib
- Machine learning : Scikit-learn, xgboost, networkx, kmapper
- Deep learning : Tensorflow, Keras
- Analyse de données : Pandas, Numpy, Scipy
- Data Scraping: Scrapy, BeautifulSoup, Selenium
- Applications Web/Mobile : React.js, React-Native
- Backend : Node.js, Flask, AWS, OVH
- Bases de données : MongoDB, SQL, InfluxDB, PostgreSQL
Vous pouvez me contacter pour la construction d'algorithmes prédictifs, de recommandation, d'analyse de données et l'implémentation de solutions d'intelligence artificielle.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Berlin (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Ministère de l'Économie et des Finances - DGCCRFData ScientistSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSjanvier 2019 - janvier 2021 (2 ans)Paris, FranceMission : Améliorer la confiance des consommateurs en détectant des faux avis sur InternetDéveloppement d'un outil pour les enquêteurs de la Direction Générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des Fraudes permettant de détecter les avis suspects parmi les commentaires, notes ou autres évaluations disponibles publiquement sur Internet.Définition de métriques à partir des indicateurs de suspicion, élaboration d’algorithmes pour l’agrégation des indicateurs (apprentissage non supervisé), analyse des graphes d'avis, text mining pour l’analyse des commentaires.
- Research to business
Sur Malt
Rédaction de spécifications techniquesCONSEIL & AUDITavril 2018 - juillet 2018 (3 mois)Paris, FranceRédaction de spécifications techniques sur un sujet de Computer Vision, pour la constitution d'un dossier de financement public :- objectifs techniques,- aléas, incertitudes scientifiques et verrous technologiques - Kalos DataData scientistEDITION DE LOGICIELSavril 2018 - mai 2018 (1 mois)Paris, FranceAnalyse des données de ventes de retailers.Réalisation d'un outil de prédiction de RNN auto-régressif.Étude des corrélations avec données externes.
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- Learn2Launch entrepreneurship programUC Berkeley2017Spécialisation entrepreneuriale de quatrième année de l'École polytechnique avec UC Berkeley
- Ingénieur polytechnicienÉcole polytechnique2017Diplôme d'ingénieur de l'École polytechnique Spécialisation en statistiques, data science/machine learning et entrepreneuriat
Certifications
- Neural Networks for Machine LearningUniversity of Toronto2017