À propos de Jean-Baptiste
Bonjour,
Jean-Baptiste, Data scientist et Deep Learning engineer avec 2 ans d'expérience.
Je peux vous accompagner ponctuellement ou sur la durée sur les missions suivantes :
- Création, maintenance de pipelines Machine Learning / Deep Learning en Python
- Amélioration de vos modèles (Pytorch)
- Conseil sur des points techniques
Je suis compétent sur les domaines suivants :
- Computer Vision
- Reinforcement Learning (RL)
- Machine Learning / Deep Learning de manière générale
Dernièrement, j'ai fini dans le top 5% lors d'un challenge Kaggle de détection de Deepfake organisé par Facebook, Microsoft, et AWS.
N'hésitez pas à me contacter pour en savoir plus et échanger sur vos projets.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Terranoha SA
Sur Malt
Conseil NLP - Chatbotdécembre 2022 - décembre 2022Tours, France- Montée en compétence sur le framework Rasa- Conseils pratiques pour optimiser son modèle de NLP (Intent classification, Entity Extraction)- Test de différentes pipelines et optimisation du modèle existant- Rédaction d'un compte-rendu sur les problèmes identifiés et les solutions proposées - ANSEMIAData Scientistjuillet 2021 - août 2021 (1 mois)- Mise en place d'un modèle de détection de vidéo deepfake- APIsation + Dockerisation du code- Optimisation du code précédent
- TrendysData Scientistaoût 2020 - septembre 2020 (1 mois)Mise en place d'un système de reconnaissance visuelle de produits vestimentaires avec Google API Vision.
Avis
Sylvain
Wildcard
Avis laissé le 16/11/2020
Merci à Jean Baptiste!
Bon sparing partner pour cet après-midi de travail :)
F
Fabrice
Trendys
Avis laissé le 14/09/2020
Jean-Baptiste avait pour mission de mettre au point une solution de reconnaissance visuelle de vêtements avec Google API Vision
Le résultat est exactement ce que nous attendions et le projet a été rendu dans les temps
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AJ
AU
+1
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- Diplôme d'ingénieur Informatique, spécialité data miningUniversité de Technologie de Compiègne (UTC)2020Durant mon parcours j'ai obtenu une solide formation mathématique (label "mod math") et statistique, en plus des cours de programmation. Les cours notables que j'ai suivi sont les suivant : - Apprentissage automatique - Analyse de données et data mining - Data warehouse et outils décisionnels - Apprentissage profond - Avancées en apprentissage statistique - Modélisation de phénomènes aléatoires