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Nicolas CharpenayNC

Nicolas Charpenay

Data Scientist – Statistics & Optimization

650 €/jour
Paray-le-Monial, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Nicolas

J’accompagne mes clients dans la résolution de problèmes de décision complexes : contraintes opérationnelles et/ou incertitudes, approches standards insuffisantes. J'offre tout d'abord une aide rigoureuse à la modélisation, afin de poser un cadre mathématique permettant l'obtention de résultats robustes. Je conçois ensuite et implémente une solution, en apportant lorsque c’est possible des garanties mathématiques sur celle-ci : preuve d'optimalité, intervalle de confiance, performance dans le pire cas, etc...

Mon expertise repose sur une formation avancée en mathématiques appliquées (probabilité/statistiques et optimisation), avec un parcours scientifique attesté par 8 publications. Je privilégie les méthodes transparentes, justifiées théoriquement, et adaptées aux contraintes réelles des projets, apportant ainsi fiabilité et garanties méthodologiques là où l’approximation ou le “black box” ne sont pas acceptables.

Plus précisément, j’interviens sur :
- l’analyse statistique de données (exploratoire, inférentielle, validation de modèles),
- la conception de modèles probabilistes/statistiques,
- les problèmes d’optimisation (stochastiques ou déterministes) et de recherche opérationnelle.

Mes livrables vont de l’audit méthodologique et du cadrage scientifique, à la mise en œuvre de prototypes (Python/Julia), rapports techniques, outils d’aide à la décision et recommandations opérationnellement exploitables.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Allemand

    Notions

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • IRMAR, University of Rennes
    Non-Tenured Teaching and Research Fellow, GAE team
    EDUCATION & E-LEARNING
    septembre 2023 - septembre 2024 (1 an)
    Rennes, France
    Teaching mathematics (192 hours, Master and Bachelor levels) at the University of Rennes: core curriculum, preparation to competitive recruitment examination, algorithms and graph theory, information theory.

    This role involved designing course roadmaps, adapting explanations to different audiences, and conveying mathematical concepts with clarity and concision.

    communication technique Vulgarisation scientifique Théorie des graphes Analyse algorithmique
  • IRISA Rennes
    PhD student
    CENTRES DE RECHERCHE
    septembre 2020 - septembre 2023 (3 ans)
    Rennes, France
    - Conducted original research on challenging problems with practical relevance in information theory and graph theory. Derived new theoretical results and presented them at international conferences to leading researchers.
    - Refined technical writing and oral communication skills. Developed strong efficiency and subject-matter expertise, with a focus on staying up to date with recent advances.
    - 6 published articles: 3 international conferences (IEEE), 2 national conferences, 1 journal article.
    - Teaching at the University of Rennes: 138 hours.
    Théorie de l'information Statistiques Optimisation mathématique Théorie des graphes
  • University of Fribourg
    Contact graphs of paths in a 2D-grid
    CENTRES DE RECHERCHE
    septembre 2019 - août 2020 (11 mois)
    Fribourg, Suisse
    Internship done at Decision Support & Operations Research Team.

    Scientific research activities: deepen the understanding of problems, develop new theoretic results, gain in scientific autonomy. Numerous oral presentations of the results, including two seminars and one international conference.

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Formations

  • PhD
    IRISA
    2023
    Information Theory & Graph Theory
  • Master of Mathematics
    ENS Paris-Saclay
    2019
    M2 Optimization

Certifications

  • Cambridge English C1 Advanced (CAE)
    Cambridge Assessment English
    2017

Compétences

Catégories