À propos de Mathieu
Je suis ingénieur en MLOps et Data Science avec une solide expérience dans la création de modèles de machine et deep learning pour des applications de computer vision. J'ai une bonne expérience dans la mise en place d'infrastructures et de pipelines MLOps pour faciliter le déploiement de modèles en production.
Egalement compétant dans l'utilisation de technologies de cloud computing pour le déploiement de modèles et le traitement de données, je suis passionné par les dernières tendances en matière de Data Science et de MLOps. Je suis toujours à la recherche de nouvelles opportunités pour améliorer mes compétences et mes connaissances.
Si vous recherchez un ingénieur en MLOps et Data Science pour votre prochain projet, n'hésitez pas à me contacter. Je serais ravi de discuter de la façon dont je pourrais contribuer à votre entreprise.
Français
Bilingue ou natif
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Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Japonais
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- MobilizeLead Dev/Data EngineerBANQUE & ASSURANCESjuillet 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)Fontenay-sous-Bois, FranceLead Dev (projet principal)
- Direction technique et management de l'équipe de développement
- Digitalisation de processus métiers locaux vers GCP : conception des pipelines de données et de l'architecture cloud.
- Développement d'un outil utilisateur rendant la donnée accessible aux équipes métiers (Front en React et Back en Python).
- Mise en place et fiabilisation des runs de production mensuels (orchestration Airflow, stockage data dans Big Query)
Data Engineer- Migration et digitalisation des processus internes vers GCP
- Construction de pipelines de données (Python, Airflow, SQL) alimentant des dashboards de KPI métiers
- Création de visualisations pour le pilotage des indicateurs métiers
- Groupe Vivendi AfricaSenior Data ConsultantPRESSE & MÉDIASjanvier 2024 - juin 2024 (5 mois)Paris, France- Création de pipeline gitlab CI/CD AWS (ECS, Lambda, Airflow, S3, DBT)- Elaboration de "serverless functions" sur AWS (Lambda) en Python- Mise en place d'un data catalogue- Implémentation de DAG Airflow de traitement et ingestion de données- Sécurisation et implémentation des "best practice" sur Snowflake (data ingestion, rôles, segmentation de la donnée)- Test et intégration des flux DBT
- IROCBack-end & MLOps EngineerCENTRES DE RECHERCHEjuin 2023 - décembre 2023 (6 mois)Paris, FranceDéveloppement d'une plateforme de recommandation de publications scientifiques — Python · NLP · Celery · AWS
- Développement d'un système de recommandation d'articles scientifiques basé sur deux algorithmes de scoring : pertinence (même sujet/domaine) et disruptivité (même sujet, domaines croisés)
- Implémentation d'un module de résumé automatique (NLP) agrégeant les abstracts des publications selon les recherches utilisateurs, avec ré-entraînement régulier des modèles
- Mise en place d'un pipeline de revue de littérature automatisée : récupération et traitement hebdomadaire de 150-200 publications
- Conception d'un orchestrateur de tâches (Celery) automatisant ~1 000 requêtes de scoring mensuelles, réparties en batchs hebdomadaires et journaliers, avec stratégies de fallback (permutation des termes, décomposition des requêtes) pour maximiser la couverture
- Développement de fonctionnalités applicatives : personnalisation des résultats (système de likes, prise de notes), lecteur PDF intégré, sauvegarde en BDD, mailing automatisé
- Création et gestion d'API exposant les modèles ML au front, déploiement continu sur AWS (Amplify) et validation fonctionnelle
- Support analytique : analyse de données et figures scientifiques, création de posters de présentation, rédaction de propositions de projets pour subventions
Avis
Recommandations
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JL
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