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Jean-Baptiste Pettit

senior data scientist

Montpellier, France

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Déplacement
Peut faire la totalité d'une mission dans vos locaux
Zone d'activité
Recherche des missions à Montpellier et 50km autour, Paris et 50km autour, Lyon et 50km autour, Bordeaux et 50km autour, Toulouse et 30km autour et à 4 autres
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois, ≥ 6 mois

Jean-Baptiste en quelques mots

Docteur en statistiques de l'université de Cambridge, senior data scientist, data engineer, développement fullstack niveau production.

9 ans d'expérience, compétent sur projets à très fortes volumétries (plusieurs milliards d'events par heure)

Développement, conseil et accompagnement.

Disponible pour mission courtes (monde entier) et longues (France entière)

Mise en place d'architectures globales de machine learning de production centrales aux entreprises.

Tout type de languages de programmation (fortement typés - Scala/Java, script - Python)

Communiquant passionné, rendus de très haute qualité, pédagogie au sein des services de l'entreprise pour des rendus compréhensibles et actionnables et un impact durable.

PRODUCTION/BI
- Insights clients/utilisateurs grâce aux données
- Exploiter des données de forte volumétrie
- Machine learning en production pour optimiser les process internes et client facing
- Mise en place de l'architecture de récupération des données, exploitation des données et machine learning en production
- Rationalisation et utilisation en production des insights pour en étudier l'impact sur le business de manière scientifique

EXPERTISE/CONSULTING:
- Etude d'opportunité de solution data science / Machine Learning
- Diagnostic et accompagnement sur les processus internes de data ingestion / cleaning / analysis
- Etude et diagnostic de pipeline data science existantes

Expériences

septembre 2019 - Aujourd'hui | Montpellier, France

High tech

Aive

Senior Data Scientist

Conception, développement d'algorithmes de deep learning appliqués à la post production video. Les tâches incluent la detection de scènes, la détection de bounding box d'objets, la détection de contexte, le tracking d'objets au cours du temps. Ces problématiques sont résolues grâce à des algorithmes de réseaux de neurones profonds issus de l'état de l'art (Siamask, TransNet,...) en Tensorflow 2 ou PyTorch
juillet 2019 - Aujourd'hui | Paris, France

Edition de logiciels

Hubside

Senior Data Engineer / Data Scientist

Conception, prototypage, mise en production et accompagnement des équipes en fonction des besoins internes en visibilité sur le fonctionnement de l'entreprise d'une pipeline big data de récupération et de normalisation d’événements asynchrones depuis l'ensemble des services de l'entreprise afin d'exposer en temps réel des dashboards de KPIs à destination du leadership.
septembre 2015 - juin 2019 | Montpellier, France

High tech

Teads.tv

Data scientist / Machine learning engineer

- Développement d'une plateforme de Machine learning adaptée à des données de très haute volumétrie (plusieurs millions de prédiction à la seconde, plusieurs centaines de Teraoctets de données d'apprentissage par jour dans le data lake)
- Design et développement de modèles de prédiction (régression, classification, clustering) utilisés au coeur des services de l'entreprise
- Implémentation de l'architecture (data engineering) pour tester, entrainer, et suivre les performance des modèles au cours du temps
- Ecriture de code de forte exigence (car directement destiné à la production) en Scala intégrés au coeur des services critiques de l'entreprise
- Mises en production régulière de nouveaux service de prédiction avec suivi et analyse (ab-test) des impacts sur le business de l'entreprise
- Amélioration continue des modèles de prédiction grâce à du "feature engineering" offline, de l'ab-testing online.
- Forte implication de le développement produits, processus RH pour les besoins toujours plus gros en Machine Learning engineers et en data scientists.


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- Developing a Machine Learning prediction platform on a big data infrastructure.
- Designing prediction (regression, classification, clustering) models from scratch used at the heart of the company.
- Implementing the data engineering architecture to test, train and monitor the models over time using Spark.
- Producing production level code in scala to use the prediction models within the critical services.
- Improving prediction models via offline feature engineering, online ab-testing, production deployment
- Heavily invested in product development, HR process for ML engineers / data scientists
janvier 2015 - avril 2015 | Palo Alto, États-Unis d'Amérique

Presse & médias

Insight Data Engineering

Data Engineer Fellow

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