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Marc J.MJ

Marc J.

Data Engineer | Data scientist

600 €/jour
3 projets
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Marc

Merci d'être venu sur mon profil. 😉

Pour me décrire dans les grandes lignes, je dirais que je suis un consultant data orienté business. J'appuie sur la notion de business car j'aime quand le big data et la data science facilite et valorise le travail de mes clients. C'est pourquoi, j'ai pour vocation de développer des solutions résilientes et efficientes qui durent dans le temps.

Si vous me contactez, il y a de grandes chance pour que ça soit :
🔸 Pour renforcer votre équipe data.
🔸 Pour développer un PoC ou passer du PoC à la mise en production.
🔸 Pour améliorer une solution existante.
🔸 Pour des conseils dans la mise en place d'une roadmap ou d'une équipe data.

Pour approfondir ma vision de la data, je dirais qu'il y a selon moi, 5 grandes étapes pour aboutir un projet réussi avec du Big Data ou du Machine Learning :

♟️ Définir : Il est important de définir les données que vous avez et ce que vous souhaitez en tirer. Cette étape se décompose en deux parties.
◻️ Analyser vos données d’entrée.
◻️ Statuer sur vos critères de performance et la façon de les mesurer.

📌 Nettoyer : Les données d’entrée doivent être nettoyées et bornées. Car, cela apportera une grande stabilité à la solution développé.

💡 Explorer : Les solutions possibles sont variées. Cette étape consiste à trouver celles qui sont le plus adaptées à votre besoin.

📈 Optimiser : La solution est trouvée, nous la boostons, pour obtenir les meilleures performances.

✅ Délivrer : Cette étape prend différentes formes selon votre projet. Il peut s’agir d’un rapport, d’une étude de faisabilité, d’une mise en production ou autres.

Vous avez un projet ou une question ? Envoyez-moi un message !

Au plaisir d'échanger,
Marc
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • JCDECAUX SA
    Senior Data Scientist
    PRESSE & MÉDIAS
    juillet 2019 - octobre 2022 (3 ans et 4 mois)
    Neuilly-sur-Seine, France
    - Analyse, développement et mise en production de nouvelles features.
    - Détection d'outliers, nettoyage et intégration de données fournisseurs.
    - Segmentation et recommandation d'implantation de capteurs.
    - Prédiction d'événement et optimisation de la régulation.
    - Extraction de KPIs avec croisement de base de données par matching.
    - Conception d'un outil de data viz destiné aux municipalités pour connaître les parcours des cyclistes en ville.
    - Extrapolation et Prédiction d'audiences ciblées.
    Spark Scala AWS Python Docker Git Scrum Big Data
  • Consultant Robotique et Machine Learning
    Consultant Robotique et Machine Learning
    CONSEIL & AUDIT
    octobre 2017 - décembre 2019 (2 ans et 2 mois)
    Île-de-France, France
    - Détection d'objet par computer vision.
    - Prédiction de données financières.
    - Étude de conception d'un robot de logistique autonome.
    - Diverses études de faisabilité.
    - Formateur: ROS (Robot Operating System) par le biais de Orsys Formation (Client Airbus et centre de recherche (INRS)) ; Développement d'App Android en école d'ingénieur (ESME).
    Docker Python Git ROS Machine learning Computer Vision
  • Veolia
    Ingénieur robotique - Stage fin d'étude
    ENVIRONNEMENT
    avril 2017 - octobre 2017 (6 mois)
    Île-de-France, France
    Création d'un robot autonome qui se déplace dans un open space pour récupérer des poubelles à l'aide d'un bras articulé. Le robot est également capable d'interagir socialement.

    Pendant cette expérience j'ai pu acquérir des connaissances en : ROS - SLAM - Google API - Octave - Python - C/C++ - Tegra TK1 - Linux embarqué - Deep Learning et Machine Learning - Bras robotique - Jupyter - Reconnaissance vocale - Unix - Caffe - Faster RCNN - Astra - Kobuki - Kinect 2 - Local Network - Scrum
    Python NLP Machine learning Docker ROS Computer Vision

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Formations

  • Master 2, Ingénierie mécatronique, robotique et automatisation
    Ecole spéciale de Mécanique et d'Electricité
    2017
    Master 2, Ingénierie mécatronique, robotique et automatisation
  • Undergraduate, Electronic, Information and Electrical engineering
    上海交通大学
    2015
    Undergraduate, Electronic, Information and Electrical engineering

Certifications

  • Machine Learning by Andrew Ng
    Coursera
    2020
    Data science
  • Microsoft Azure AZ-900
    Microsoft
    2023
    Microsoft Azure

Compétences

Catégories