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Michel Fleith

data scientist / scraping / développeur

Colmar, France

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  • 7.358512000000019
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Déplacement
Effectue ses missions exclusivement en télétravail
Compétences
Recherche des missions en Web scraping, Machine learning
Taille d'entreprise
Recherche des entreprises de 1 personne, 2 - 10 personnes, 11 - 49 personnes, 50 - 249 personnes, 250 - 999 personnes et 2 autres

Michel en quelques mots

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Vous êtes :
- une start-up à la recherche d'un CTO, un lead dev
- Un porteur de projet ne sachant pas vers qui se tourner

Je suis un Data Scientist et développeur expérimenté. (j'ai 40 ans ...)

Je suis surtout à l'écoute, sympathique et détendu, faisant usage de son expérience pour répondre à vos problématiques en matière de développement d'application, de logiciel.

Pour quel projet ?
- Intelligence artificielle, étude de dataset, recherche de modèle prédictif
- création d'une Api
- mise en place architecture système bigdata
- tout projets autour des thèmes data ingénierie, data science
- pour obtenir des conseils

Vous êtes arrivé ici parce que vous avez un projet à commencer, à continuer ou à terminer. Discutons-en pour définir les étapes qui permettront de faire aboutir votre projet.

Note: je ne suis pas un créateur de site internet, e-commerce ou autre.


Michel FLEITH

Expériences

octobre 2018 - Aujourd'hui

High tech

Confidentiel

Création d'un chatbot / base de connaissance

A partir de multiple documents, mails, etc :
- transformation du contenu : POS Tagging, Topics modeling
- création d'un modèle d'apprentissage de classification de contenu
- création d'un modèle d'apprentissage de compréhension d'une question (intent, action, utterance)
- création d'un chatbot connecté à la base de connaissance
août 2018 | Colmar, France

Conseil & audit

Confidentiel

Extraction de données de CV

Objectif : identifier le nom et prénom, la civilité, le téléphone, l'email au sein de Curriculum Vitae.
Difficulté : les données ne sont pas structurées, non balisées, les documents sont d'extensions diverses et variées.
Méthode : -
- pipe d'extraction vers texte brut des CV, stemming, lemming, tokenisation des mots, nettoyage
- apprentissage au sein d'un réseau neuronale convolutionnel en fournissant la position des éléments recherché au sein d'un corpus de 1000 CV
- création d'un modèle, test du modèle

Résultat : 91% des données demandées sont extraites avec succès, 0.15s pour extraire les données d'un nouveau CV

2 recommandations externes

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