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Johann Grisel

machine learning engineer, data manager

Peut se déplacer à Paris, Le Havre, Lille, Lyon, Nantes

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Johann.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 20km autour
  • Le Havre et 40km autour
  • Lille et 20km autour
  • Lyon et 20km autour
  • Nantes et 20km autour

Préférences

Secteur d'activité
Préfèrerait éviter:
Agence & SSII

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
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E-mail vérifié

Langues

Catégories

Compétences (39)

  • BigData
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Data Science
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Johann en quelques mots

Data Scientist (Thèse professionnelle, mastère spécialisé) spécialisé dans le Big Data avec des compétences en chimie (agrégé de physique-chimie), en IoT et conversion de puissance (Certificat en instrumentation et capteurs) ainsi qu'en management (gestion d'équipes pendant 14 ans), je mets mes capacités au service du Machine Learning Engineering et du Team Management dans des domaines variés (Administration publique, Finance, Marketing, Industrie). Excellent communicant, expert en formation (numérique et énergie, notamment), je travaille sous Python, R, TensorFlow (Keras), Hadoop (Hive), Spark et GCP en mode Agile (Scrum).

- Outils :
Python, R, SQL, HIVE, Keras (TensorFlow), Plotly / Dash, Spark MLlib, Spark RDD & DataFrames, Spark Streaming, Spark GraphX, HADOOP, PySpark, Airflow, GAMS, CPLEX, OSQP, cvxpy, SQL, LateX, Office, Acrobat, Jupyter, Git, Scrum, PERT, Gantt, ActivePresenter, Photoshop.

- Techniques déjà mises en œuvre :
PCA, FAMD, GLRM, kNN, t-SNE, LDA, QDA, régression logistique, SVM, OC-SVM, SVDD, SGD, CART, Bootstrap, Bagging, Random Forest, Boosting, Adaboost, GBM, k-means, EM, dendrogramme, DBSACN, TF-IDF, SARMA, SARIMA, Holt-Winters, Prophet, Markov Chain, Collaborative Filtering, SVD, NMF, ALS, Bandit, Streaming, a priori, TPOT, H2O, CNN, RNN, NLP (TF-IDF, word2vec...), Computer Vision (Transfert Learning, VGG, YOLOv3, GAN...), Autoencoder, Audio (Librosa, signal processing...), Binning, Scaling, k-fold-CV, missing value, Anomaly detection, GLM, régressions (PCA, SVM, shrinkages Ridge & LASSO, Backward & Forward, VIF, GCV), Splines, GMM, Confusion matrix, ROC, AUC, régularisations, optimisation, simplexe, Dantzig-Wolfe & Benders, stochastique, métaheuristique (recuit simulé, essaims particulaires), graphes (Ford, Bellman, Moore-Dijkstra, Kruskal, Prim).

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

SESAN

Santé & bien-être

Lead Data Scientist  - En tant que freelance

Paris, France

février 2021 - Aujourd'hui (1 an et 7 mois)

- Lead de 3 ingénieurs Data Scientists. Recrutement.
- Constitution des bases et datasets (feature engineering).
- Développement d’un modèle d’ensemble (semi-markovien, Time Series, régressions) pour la prévisions de l’offre de soins (Covid, programmés et non programmés) dans les établissements de santé d’Ile-de-France.
- Mise en production : prévisions, reportings, data analysis pour le Conseil Scientifique, les ministres et le Président de la République.
- Gestion de projet en autonomie, interactions quotidiennes avec le client (ARS).
- Plan de charge, coordination de la production des livrables, accompagnement des métiers dans l’analyse des besoins, pilotage des activités de développement, arbitrage des choix techniques, data quality, planification des recettes, capitalisation par indicateurs de projet.

Datapredict

Education & e-learning

Formateur Data / IoT  - En tant que freelance

Paris, France

septembre 2020 - janvier 2021 (4 mois)

Formations auprès de professionnels de différents secteurs sur le
- Big Data (NoSQL, ETL),
- data science (machine et deep learning, DataViz),
- Spark (SQL, DataFrame, Streaming, GraphX, ML).

Intervenant en école d'ingénieurs sur l'
- IoT, capteurs, connectivité, Arduino, Raspberry Pi, ML embarqué, streaming et
- les statistiques décisionnelles.

TheGreenData

Agroalimentaire

Data Miner  - En tant que freelance

Paris, France

février 2020 - juin 2021 (1 an et 4 mois)

- Data Cleaning, Data Munging (wrangling) : time series sous Python, classification (à partir de fichiers plats).
- Corrélations temporelles : timeshifts.
- Modèles : AutoRegressive Models, Hodrick-Presscott Filter, Logistic Regression.
- Rapports d'activité sous Notebook Jupyter.
- Préconisation algorithmique pour le client final.
Python Time Series Jupyter Adobe Acrobat Slack

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Presse & médias

Data Scientist expert

Paris, France

octobre 2019 - janvier 2020 (2 mois)

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Formations