Nicolas Gibaud

data scientist senior

Paris, France

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Déplacement
Peut faire la totalité d'une mission dans vos locaux
Zone d'activité
Recherche des missions à Paris et 100km autour
Compétences
Recherche des missions en Python, SQL, Git, Docker, Data science
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois, ≥ 6 mois
Secteur d'activité
Recherche des missions dans les secteurs Aéronautique & aérospatiale, Agroalimentaire, Automobile, Banque & assurances, Centres de recherche et 28 autres
Taille d'entreprise
Recherche des entreprises de 1 personne, 2 - 10 personnes, 11 - 49 personnes, 50 - 249 personnes, 250 - 999 personnes et 2 autres

Nicolas en quelques mots

Data scientist Freelance avec 5 ans d'expérience, je suis passionné par le développement et la mise en production de modèles d'intelligence artificielle.

Diplômé de Supélec avec une spécialisation en machine learning et mathématiques appliquées, je suis également titulaire d'un master 2 recherche en mathématiques fondamentales et appliquées de l'université de Lorraine.

A l'issue de mes études, j'ai eu une première expérience académique au laboratoire de recherche singapourien A*STAR, au cours de laquelle j'ai travaillé sur des modèles de deep learning appliqués à la reconnaissance d'images.

J'ai ensuite été consultant chez Quantmetry, une société de conseil spécialisée en data science et intelligence artificielle, pendant 5 ans. J'ai travaillé dans des secteurs variés (industrie, biomédical, finance, retail, ...) et sur un grand nombre de sujets (modèles de maintenance prédictive, classification d'images et de vidéos, moteurs de recommandations, ...)

La diversité des missions que j'ai eu la chance de mener m'ont permis de faire face à l'intégralité de la chaine de valeur data, depuis le cadrage et la conception d'architectures data, jusqu'au déploiement de modèles de machine learning avancés dans des environnements de production contraints.

J'exerce occasionnellement une activité de formateur (Big Data, Data Science, Python) dans des établissements académiques (CentraleSupélec, Ecole des ingénieurs de la ville de Paris) ainsi que dans des entreprises.

Expériences

janvier 2017 - avril 2017 | Paris, France

Secteur médical

Boehringer

Développement d'une application de classification automatique d'images

Merial, filiale du groupe Boehringer Ingelheim, est une entreprise spécialisée dans la santé animale.

Au sein d'une petite équipe de 2 personnes, j'ai réalisé des modèles de classification automatique d'images, permettant de détecter la réussite ou l'échec des processus de vaccination de poussins directement à partir de photographies.

Tâches effectuées:
- Nettoyage et normalisation des images (Python OpenCV)
- Features engineering sur les images, afin de construire des variables d'intérêt (couleurs, formes, etc) (Python OpenCV)
- Construction de modèle de classification Succès / Echec sur la base de des variables (Python Scikit-Learn)
- Tests des approches avec réseaux neuronaux en complément (Keras)
juin 2015 - juin 2016 | Saint-Denis, France

Transports

SNCF

Développement de modèles de maintenance prédictive pour les trains

J'ai travaillé sur le développement de modèles de maintenance prédictive pour les nouvelles rames SNCF NAT, dans une équipe agile composée de 5 développeurs et d'un chef de produit.

L'objectif du projet était de croiser les données historiques de défaillance des différents systèmes des trains (moteur, freins, porte, etc), avec les données de fonctionnement de ces système, afin de créer des modèles capables d'anticiper les pannes futures.

Tâches effectuées:
- Ingestion et nettoyage des différentes sources de données (MySQL et Python)
- Croisement des données historiques de défaillance avec les données de fonctionnement pour la construction du dataset d'entrainement (Python)
- Création et optimisation de différents modèles de prédiction de pannes (Python, Scikit-learn)
- Accompagnement des équipes de développement Scala / Spark pour la mise en production
septembre 2015 - juin 2016 | Puteaux, France

Banque & assurances

AXA IM

Développement d'une application d'aide à la décision pour acheteurs financiers

Axa IM est une société de gestion d'actifs.

Au sein d'une équipe de 4 personnes, nous avons développé des outils d'aide à la décision à destination des acheteurs. Ont été développés:
- Un moteur de recommandations de produits financiers
- Un moteur de segmentation de produits et de clients
- Un modèle de détection de tendances de marché.

Tâches effectuées:
- Ingestion et nettoyage des données historiques (Python, PostGRE)
- Développement des différents modèles d'analyse (Python, R)
- Création et mise en production d'un dashboard de restitution des résultats (Tableau)
juin 2016 - juillet 2016

Grande distribution

Sephora

Cadrage de la mise en place d'un datalake

3 recommandations externes

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