Data Scientist Senior, j’ai une expérience généraliste avec des compétences en analytique, traitement et analyse des données “Big Data”, traitement et compréhension du langage naturel, et dans le développement d’applications machine learning pour les systèmes de recommandation et les moteurs de recherche, entre autres.

Je maîtrise Python et l'écosystème data pandas, scikit-learn, librairies de visualisation et les notebook jupyter. Je développe aussi des pipelines et applications "productions-ready" natives en python avec Flask, FastAPI ou Streamlit, ou avec Spark (Elastic MapReduce) et Hadoop (Cloudera Data Platform). J'ai une bonne connaissance des solutions cloud analytiques de Azure et AWS de bout en bout. Notamment avec AWS, j'ai une expérience hands-on avec S3, DynamoDB, Kinesis, Aurora, Athena (Trino), Glue, EMR, StepFunctions, SageMaker et, lambdas entre autres. Je suis à l'aise avec les outils d'infrastructure as code, en particulier avec CloudFormation.

J'ai aussi une bonne expérience de développement avec Git, Github et BitBucket et maîtrise les bonnes pratiques de développement en python, notamment avec pyenv, pipenv et poetry, mais aussi les outils de typechecking (mypy) et codechecking (black). Je développe du code testé avec pytest, et maîtrise les outils de d'intégration continue. Je suis à l'aise avec les outils de gestion du développement agile, notamment JIRA.

Enfin, je m'épanouis dans un environnement orienté business (data centré) et produit.