À propos de Jean-Philippe
Les solutions à vos problèmes techniques se trouvent dans vos données. Je vous aide à les trouver en utilisant des méthodes basées sur la Data Science et l'Intelligence Artificielle.
Pour cela, je peux m'appuyer sur deux ensembles de compétences :
- ma formation de Data Scientist qui est une boîte à outils dans laquelle on trouve en particulier l'Analyse de Données et le Machine Learning. Ils s'avèrent très efficaces dans le cadre de la résolution de problèmes.
- 20 ans d'expérience dans l'industrie en tant qu'ingénieur mécanicien dans des domaines variés : du Bureau d'Etudes à la Fabrication, de l'automobile à l'énergie...En effet, manipuler des données ne se limite pas à construire des tableaux de bord et des modèles. Il est indispensable de comprendre les indicateurs sur lesquels on travaille afin de pouvoir prendre du recul et trouver les informations cachées.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Belfort (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Data XploreFondateuravril 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 2 mois)Belfort, Bourgogne-Franche-Comté, France
- Emerald Operating PartnersData Scientistmai 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 1 mois)
- GE PowerManufacturing Engineering Managerjuin 2014 - janvier 2020 (5 ans et 7 mois)BelfortResponsable de l'équipe Méthodes sur une ligne de fabrication de rotors de turbines à gaz. Composée d'une vingtaines de personnes (ouvriers, techniciens et ingénieurs), cette équipe a pour rôle la mise en place des procédés de fabrication des rotors (usinage et assemblages). Principales attributions : - Pilotage de l'équipe au quotidien - Coordination des plannings d'industrialisation - Définition et gestion du budget de fonctionnement de la ligne de fabrication (plusieurs millions d'euros par an).
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Formations
- Ingénieur en Intelligence ArtificielleOpenClassrooms2021
- Concepteur / développeur en Science des Données (Data Scientist)Jedha Bootcamp2020Compétences acquises : - Programmer en Python - Interroger des bases de données avec SQL - Visualiser des données à l'aide de librairies Python ou d'outils type Tableau - Identifier des relations entre variables et modéliser des phénomènes via des outils de Machine Learning - Traiter des images ou du texte en utilisant des modèles de Deep Learning - Déployer des modèles dans le Cloud grâce à Flask, Spark et Amazon Web Services.