Julien Di Giulio

data scientist | scrum master

Peut se déplacer à Mennecy, Paris, Évry, Mennecy

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Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Julien.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Julien.

Localisation et déplacement

Localisation
Mennecy, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Mennecy et 50km autour
  • Paris
  • Évry
  • Mennecy et 30km autour

Préférences

Durée de mission
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois

Vérifications

Influence

Langues

Catégories

Compétences (44)

Julien en quelques mots

Reconverti professionnellement comme Data Scientist en mars 2020, je fais preuve d'une grande motivation pour rester à jour des évolutions technologiques d'aujourd'hui. C'est une des raisons qui m'ont conduit vers ce métier qui nous oblige à évoluer avec le monde ainsi que mon appétence pour le développement.

La communication est un de mes atouts, je suis à l'écoute et suis force de proposition. Dans tous les cas, je m'efforce de faire avancer les projets dans le bon sens.

Mes domaines d'activités?
La Data Science : Je suis diplômé Ingénieur Data Scientist (Diplôme Niveau 7)
L'agilité : Je suis certifié Scrum Master (Certification PSM I Scrum.org)

Avant cela?
Je dispose de 15 ans d'expériences à travailler pour le compte de grands groupes industriels comme Dassault Aviation ou PSA. Toutes ces années m’ont permis d’acquérir de solides compétences dans la gestion de projets, le travail en équipe et les méthodologies SCRUM. Durant sept années chez PSA, j’avais la charge de réaliser et présenter des synthèses de travaux techniques aux divers services clients, nationaux et internationaux. Je suis quelqu’un qui aime communiquer, honnête et ouvert.

Personnalité
Autonome : Mon cursus de reconversion s'est effectué en ligne à 100%, ce qui m'a permis de trouver les ressources nécessaires pour bien assimiler de nombreux process complexes.
Curieux : Je continue à apprendre par le biais de nombreux supports (Udemy - Coursera - Réseaux Sociaux) et effectue une veille quotidienne.

Afin de compléter cette présentation, je vous invite à me contacter et me ferai un plaisir de vous répondre.

A bientôt.

Julien Di Giulio

Expériences

Leihia

Data Scientist

Rueil-Malmaison, Île-de-France, France

juillet 2020 - juillet 2020

Mise en place d’un algorithme d’intelligence artificielle pour faire matcher le Candidat idéal pour le bon job dans la bonne entreprise.

Projet d'études

Data Scientist - AWS

Mennecy, Île-de-France, France

janvier 2020 - mars 2020

Déployez un modèle dans le Cloud Préparation d’un modèle de classification d’images en tenant compte d’une future mise à l’échelle des calculs due à l’augmentation du volume de données. Outils utilisés : - Langage : Python 3.6 - Environnement : Linux Mint – VirtualEnv – JupyterLab – AWS – Git & GitHub - Librairies : Spark 2.4.5 – OpenCV – Boto3 Travaux réalisés : - Code : - Preprocessing d’un modèle de classifieur par chargement des images dans un dataframe Spark. - Extraction des descripteurs de chaque image avec l’algorithme ORB inclut dans OpenCV. - Enregistrement du dataframe final au format parquet. - Déploiement sur AWS : - Création d’un dépôt S3, avec AWS CLI et sans. - Création d’une instance EMR pour la distribution des calculs. - Configuration des rôles dans AWS IAM. - Utilisation d’un Notebook EMR pour charger et visualiser les résultats.

Projet d'études

Data Scientist - Azure

Mennecy, Île-de-France, France

décembre 2019 - janvier 2020

Implémentez un modèle de Scoring Prédiction de risque de faillite d’un client pour une entreprise de crédits. Outils utilisés : - Langage : Python 3.7.5 - Environnement : Windows – VirtualEnv – JupyterLab – Microsoft Azure – Git & GitHub - Librairies : Pandas – Numpy – Matplotlib – Seaborn – Scikit-Learn – imblearn – XGBoost – Streamlit – Flask – Docker Travaux réalisés : - Classification binaire sur un jeu de données déséquilibré. - Preprocessing des données avec rééquilibrage des données. - Essai de plusieurs modèles : Régression logistique – Random Forest – Xgboost. - Optimisation du modèle le plus prometteur. - Etudes des différentes métriques : Accuracy – Precision – Recall – F1Score - Matrice de confusion – Courbe ROC – Score AUC – Features Importances - Réalisation d’un Dashboard avec Flask et Streamlit. - Déploiement du modèle sur Microsoft Azure : Docker – Registry – Azure Service Plan – Web App Service – Azure CLI - Voir mon article LinkedIn expliquant en détails la procédure

Projet d'études

Data Scientist

Mennecy, Île-de-France, France

octobre 2019 - novembre 2019

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Certifications