Isaac Y.

Factonics est une startup française, éditrice d’une plateforme sécurisée de services IA prêts à l’emploi et destinée aux directions métiers. En tant que Data Scientist, mon rôle dans l'équipe est de: ◽ Contribuer à l'évolution de la plateforme cœur de Factonics en construisant de nouveaux cas d'usage ◽ Contribuer à la qualification des besoins et à l'étude de faisabilité pour de nouveaux comptes ◽ A la construction et l'intégration de nouveaux cas d'usage sur la plateforme via le Machine Learning (Deep Learning, NLP, NLU, Traitement d'image, Segmentation,..) ◽ A la mise en production des solutions IA développé dans un environnement Cloud AWS ◽ Contribuer à la mise en place des pratiques DevOps & DataOps (agile SCRUM, Jira, Git, CI/CD,..) ◽ Manager une petite équipe de data Scientists travaillant sur les évolutions de la plateforme ◽ Supporter la croissance de l'équipe en faisant passer des entretiens de recrutement aux candidats en data science ◽ Accompagner les stagiaires data Scientist ◽ Animer des workshops et ateliers de vulgarisation de l'IA

Au sein de l'équipe IALab, nous avions pour but de répondre, via IA et le Machine Learning, aux besoins et problématiques métiers et ce sur l'ensemble des entités Bpifrance. Durant cette expérience, j'ai pu: ◽ Animer 5+ workshops et ateliers de vulgarisation de l'IA auprès des métiers ◽ Prendre part au déploiement d'une infrastructure Cloud AWS Exemples d'applications développées: ◽ Conception, développement d'une IA permettant d'accompagner 850K+ entrepreneurs dans leurs moments de vie grâce à l'IA (projet sélectionné et présenté à AI for finance). Construction (MVP) d'un moteur de recommandation de produits et services basés sur la connaissance client (CRM, site web, évènements,..) permettant de modéliser une vision 360 d'un client/prospect et ainsi de lui proposer les bons services au moment le plus approprié (Scikit Learn, H20, Python, Git, SQL, SCRUM) ◽ Conception, développement d'une IA de détection automatique d'entités (nom entreprise, levée de fond, thématique,..) et de sirénisation des articles de presse nationale et internationale (300+ par jour) afin de faciliter la détection de nouvelle opportunité par les chargées d'affaire (Elastic search, Kibana, Docker, NLP) ◽ Analyse et catégorisation des risques d'entreprise basées sur les rapports SEC(Securities and Exchange Commission) collectés via scraping (350Go+ de données), puis preprocessé et modélisé (NLP, NLU, LDA). Mise en place d'un pipeline de collecte en continu avec Airflow et visualisation (EC2, Redshift, S3, scrapy, plotly dash) ◽ Construction d'un ETL d'extraction et de nettoyage des données d'Oracle Eloqua Marketing visant à modéliser des parcours utilisateur sur les sites web de Bpifrance (Market Basket Analysis, Hierarchical Clustering, DBSCAN, HDBSCAN) ◽ Construction et implémentation de solution de catégorisation des logs multi sources & multi canaux, détection automatique des erreurs et anomalies au travers de l'analyse des logs via Machine Learning (Xgboost, Random Forest, Flask)

Le mentorat c'est avant toutes choses, partager ses connaissances, transmettre sa passion, mais aussi aider des étudiants à se reconvertir vers un métier qu'ils aiment. C'est le rôle d'accompagnateur pédagogique et technique que j'occupe chez OC. Mes parcours de mentorat: ◽ Data & Machine Learning ◽ Ingénieur IA