À propos de Mike
Bonjour,
Je suis titulaire d'un doctorat en informatique avec plus de 6 ans d'expérience en tant que data scientist et machine learning engineer.
J'aime mener les projets de data science, de la modélisation à la mise en production. Je sais m'adapter aux problématiques spécifiques de chaque secteur d'activité afin de déterminer la meilleure façon de traiter un problème.
J'ai travaillé sur un certain nombre de projets et dans différents secteurs où j'étais lead technique.
N’hésitez pas à me contacter :-)
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- CETIMData EngineerINGÉNIERIE MÉCANIQUEnovembre 2022 - février 2023 (3 mois)Senlis, France- Migration des données des serveurs vers un Datalake.- Analyse des données du datalake en utilisant Databrikcs
- Pernod RicardMachine Learning Engineermars 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 3 mois)- Conception, déploiement et gestion d’infrastructures cloud sur Microsoft Azure, en assurant la scalabilité, la sécurité et la fiabilité des environnements.- Mise en place d’une approche Infrastructure as Code (IaC) avec Terraform pour automatiser la création et la gestion des ressources cloud.- Réalisation de code reviews sur les projets d’infrastructure et de déploiement afin de garantir la qualité, la cohérence et le respect des bonnes pratiques DevOps.- Migration des repositories de Azure DevOps vers GitHub, incluant la restructuration des projets et l’adaptation des workflows CI/CD.- Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD avec GitHub Actions pour automatiser les tests, builds et déploiements.- Déploiement en production de modèles de machine learning et d’API, en garantissant la stabilité, la performance et la supervision des services.
- CybelAngelSenior Machine Learning Engineermars 2021 - novembre 2022 (1 an et 8 mois)Paris, FranceDataScience– Traitement et analyse de données en utilisant les outils BigQuery,DBT, Airflow et DataFlow– Entraînement et mise en production des modèles de ML(XGBoost,Sklearn) pour détecter les fuites de données dans les repos github, les base de données ...– Industrialisation des modèles de machine learning via des micro-services en gRPC et REST– Conception et mise en place d’un système de monitoring des modèles ML (datastudio + datadog)MLOps (Lead Technique)– Mise en place de l’intégration continue via avec Gitlab CI/CD– Mise en place des workflow qui permettent de réduire fortement le temps d’entraînement et mise en production des modèles de ML (Utilisation de MLFlow + Kubeflow)– Formation, partage de bonnes pratiques et support aux développements- Feature Store: mise en place d'un POC en utilisant Feast
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Formations
- Doctor of Philosophy - PhD, InformatiqueUniversité de Montpellier2017Doctor of Philosophy - PhD, Informatique
- Master 2, Informatique des Systèmes IntelligentsUniversité Paris Dauphine2014Master 2, Informatique des Systèmes Intelligents
Certifications
- Google Cloud Professional Machine Learning EngineerGoogle2026