Description

Data Scientist spécialisé en Data Science, Machine Learning, Deep Learning et modélisation prédictive, avec 6 ans d’expérience en ingénierie dans l’industrie (énergie, automobile, aéronautique).

J’aide les entreprises à exploiter leurs données pour créer des modèles prédictifs fiables, automatiser leurs processus et valoriser leurs données grâce à l’intelligence artificielle.

🔍 Compétences Data Science & IA

• Data Science : préparation, nettoyage et structuration de données (Python, Pandas, SQL)

• Machine Learning : classification, régression, clustering, optimisation de modèles

• Deep Learning : TensorFlow, Keras (CNN, RNN, modèles séquentiels)

• Analyse de données : statistiques, traitement du signal, séries temporelles

• Data Visualization : Power BI, Plotly, Seaborn

• Automatisation & Data Engineering léger : pipelines Python, scripts d’analyse, workflows data

🧠 Expertise métier

Grâce à mon expérience en simulation numérique (ANSYS, MATLAB, Scilab), je comprends rapidement les problématiques techniques, industrielles et scientifiques, ce qui me permet de proposer des solutions data robustes, adaptées aux contraintes métier.

📈 Projets Data Science réalisés

• Modèle deep learning pour prédire la température d’un mélange industriel → +30 % de production

• Classification d’images de cellules sanguines → score 0,95

• Automatisation complète de pipelines de preprocessing et d’analyse → réduction du temps d’étude + fiabilisation des résultats

🛠️ Prestations Data Science

• Développement de modèles prédictifs (ML & DL)

• Automatisation Python et pipelines data

• Analyse et valorisation de données industrielles

• Création de dashboards et outils de visualisation

• Proof of Concept (POC) en Machine Learning / Deep Learning

• Accompagnement sur des projets IA ou Data Science

Disponible en freelance pour des missions en France ou en Europe.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Vernet Group
Ingénieur calculs
AUTOMOBILE
mars 2025 - août 2025 (5 mois)
Ollainville, France
Data Scientist appliqué à l’ingénierie, spécialisé en modélisation numérique, analyse de données, Machine Learning et développement Python.
J’ai travaillé sur des problématiques thermiques et mécaniques en combinant simulation numérique, traitement de données expérimentales et automatisation de pipelines data.

🔍 Missions orientées Data Science, modélisation et optimisation

• Analyse de données expérimentales : nettoyage, structuration, feature engineering, exploration statistique, validation de modèles physiques
• Modélisation numérique (FEM) : génération de données simulées, calibration de modèles, comparaison simulation / réalité
• Développement Python : automatisation de pipelines de calcul, scripts d’analyse (NumPy, Pandas, SciPy), post‑traitements automatisés
• Data Visualisation : création de dashboards et graphiques (Plotly, Seaborn) pour guider les décisions techniques
• Data Engineering léger : mise en place d’outils internes pour fiabiliser les analyses, réduire les erreurs humaines et accélérer les workflows
• Collaboration avec les équipes R&D, qualité et production pour transformer les données en recommandations opérationnelles

📈 Projet Data Science marquant

Développement d’un modèle prédictif en Deep Learning pour estimer la température d’un mélange de cires à partir de ses caractéristiques :

Constitution du dataset (expérimental + simulation)

Feature engineering

Entraînement et optimisation du modèle (TensorFlow / Keras)

Précision obtenue : 85 %, nettement supérieure aux méthodes classiques

🎯 Résultats concrets

• Optimisation matière sur des thermostats automobile et sanitaire grâce à l’analyse croisée simulation + données et à l’automatisation Python
• Réduction significative de la quantité de matière utilisée
• Économie d’environ 70 000 € par commande sur la gamme sanitaire
• Processus d’analyse accéléré et fiabilisé grâce aux outils data développés
Python (Data & Automatisation) Deep Learning Data Processing & Feature Engineering Modélisation prédictive Machine learning
Vulcain Engineering Group
Ingénieur calculs
ENERGIE
mars 2023 - mars 2025 (2 ans)
Neuilly-sur-Seine, France
Data Scientist appliqué à l’ingénierie, intervenant sur des projets industriels à forte exigence technique.

Rôle central dans l’analyse, l’exploitation et l’automatisation de données issues de simulations numériques (FEM) et d’essais physiques.

J’ai contribué à l’optimisation de structures et de processus en combinant modélisation mécanique, analyse de données et développement Python.

🔍 Missions orientées Data Science, modélisation et automatisation

• Analyse de données issues de simulations FEM et d’essais : nettoyage, extraction d’indicateurs, validation de modèles
• Automatisation Python : développement d’outils et de pipelines (NumPy, Pandas, SciPy) pour standardiser les workflows et réduire les temps d’analyse
• Mise en place de méthodes d’analyse reproductibles et documentées, réutilisables par les équipes techniques
• Data Visualisation : structuration et visualisation des résultats (Plotly, Seaborn) pour faciliter la compréhension des phénomènes mécaniques
• Présentation des analyses aux équipes projet et aux clients, avec vulgarisation de résultats complexes

📈 Impact mesurable

• Automatisation et optimisation des analyses → réduction de 15 semaines sur le temps de fabrication de certains composants
• Contribution directe à l’optimisation matière et à l’amélioration des processus → environ 300 000 € d’économies
Data Cleaning & Preprocessing Analyse de données techniques Python (scripts d’analyse) Reporting technique Machine learning
Ingeliance Technologies
Ingénieur calculs
AÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALE
février 2019 - mars 2023 (4 ans et 1 mois)
Montigny-le-Bretonneux, France
Data Scientist appliqué à l’ingénierie, en charge d’études mécaniques complexes et de l’exploitation de grands volumes de données issus de simulations numériques (FEM).
J’ai contribué à l’optimisation de structures mécaniques en combinant modélisation avancée, analyse de données, automatisation Python et data visualisation.

🔍 Missions orientées Data Science, modélisation et automatisation

• Modélisation et simulation FEM générant des datasets techniques volumineux et complexes
• Analyse de données issues de simulations : extraction d’indicateurs, identification de zones critiques, optimisation de structures
• Automatisation Python : scripts et pipelines (NumPy, Pandas, SciPy) pour standardiser les post‑traitements et réduire les temps d’analyse
• Data Visualisation : création de dashboards et graphiques (Plotly, Seaborn) pour faciliter la prise de décision
• Rédaction de rapports techniques basés sur des analyses quantitatives, avec mise en évidence des KPIs
• Participation à des projets multidisciplinaires (conception, industrialisation) pour intégrer les résultats data dans le cycle de développement.

📈 Impact mesurable

• Optimisation de masse : –15 % sur plusieurs pièces mécaniques grâce à l’analyse croisée simulation/données
• Réduction des coûts d’achat : –10 % via l’optimisation matière et la rationalisation des géométries
• Allègement d’une cuve : –15 %, validé par simulation et essais
• Économie directe : ~100 000 € sur le coût d’achat de la cuve optimisée.
Python (scripts d’analyse) Analyse statistique Simulation numérique Data science Machine learning