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Maxime Mairot

ingénieur centralien - data scientist

En télétravail depuis Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Maxime.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Télétravail
Effectue ses missions majoritairement à distance

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (17)

  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Databases
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Tous
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Maxime en quelques mots

Ingénieur centralien de formation, je suis passionné par l'analyse de données et l'apprentissage automatique. J'ai également suivi une formation Universitaire en Mathématiques Appliquées en parallèle de mon école d'ingénieur, ce qui me permet de comprendre en profondeur la théorie derrière chaque projet sur lequel je m'investis. Mes expériences professionnelles m’ont permis de développer une expertise transversale dans les projets Data Science. J’ai travaillé tant au sein de petites structures, ainsi que de grands groupes.

Mes compétences sont variées, je peux travailler sur toute la chaîne de développement de projet autour de la donnée: analyse des données (reporting, agrégation, prédiction, recommandation, classification) ou mise en place de modèle de scoring.

Expériences

Club Awale

Culture

Data Engineer

Lille, France

septembre 2018 - février 2020

Le projet AwAI se propose de développer des intelligences artificielles pour le jeu de l'awalé. Nous avons également créé un site web qui permet à des joueurs du monde entier de découvrir ce jeu de société hautement stratégique et de se mesurer à nos IAs.
J'ai pour ma part réalisé une grande partie du code des intelligences artificielles.

Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Lille

Secteur médical

Data Scientist

Lille, France

septembre 2019 - février 2020

Avec une équipe de 5 personnes, nous avons essayé d'améliorer la logistique des urgences de l'hôpital de Lille grâce à des algorithmes d'ordonnancement. Nous avons également utilisé des méthodes de Machine Learning sur Python (sklearn) pour tenter d'améliorer la prise en charge des patients en fonction de leurs symptômes.

1 mission Malt

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