Nicolas Thiebaut

data scientist spécialisé en nlp

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Nicolas.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Nicolas.

Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

Préférences

Durée de mission
Préfèrerait :
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
Préfèrerait éviter:
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois

Vérifications

  • E-mail vérifié

Influence

Langues

Catégories

Compétences (16)

Nicolas en quelques mots

Je suis un data scientist avec 4 ans d'expérience et un fort intérêt pour le traitement automatique du langage naturel (TALN, ou NLP en anglais), l'IA interprétable, et l'analyse de données. Je cumule des expériences de conseil, de développement et industrialisation d'algorithmes de machine learning, et d'analyse de données.

Je propose deux types de prestation pour des durées courtes (moins de deux mois).

Expertise natural language processing
- J'ai réalisé plusieurs missions d'expertise NLP autour de la classification ou la structuration de données textuelles. Je combine l'expérience de la mise en production d'algorithmes éprouvés et le suivi constant des dernières avancées de la recherche dans le domaine. J'ai perfectionné ces compétences durant un an et demi auprès d'une startup américaine dans le domaine du recrutement, en réalisant leurs algorithmes de matching entre candidats et offres d'emplois.
- Méthodes: classification de données textuelles, reconnaissance d'entité nommées, détection de thèmes, analyse de sentiment, deep learning, systèmes de recommendation.
- Outils: Python (scikit-learn, tensorflow, spacy, NLTK, gensim), Spark, ElasticSearch
- Déploiement des APIs avec Docker et Jenkins, sur AWS ou GCP

Data analyst
- En tant que data analyst, je privilégie une interaction forte avec les équipes afin de produire les analyses et visualisations les plus pertinentes, et d'en extraire des recommandations à fort impact pour le business. J'ai effectué plusieurs missions d'analyse de données dans les secteurs du service public, de la musique, et du web, et j'ai été responsable de l'analyse business (outils et production de rapports et recommandations) dans le domaine du recrutement durant un an et demi.
- Enseignant et responsable du cours d'analyse de données pour Product School à San Francisco
- Outils: Tableau Software, Miscrosoft Power BI, Google Analytics, SQL, MySQL, PostgreSQL, Hive, Impala, Dataiku, A/B testing, Optimizely

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

Quantmetry

Conseil & audit

Consultant data scientist

Paris, France

avril 2015 - septembre 2017

Analyse de données et implémentation de modèles prédictifs.Une dizaine de missions dans divers secteurs : assurance, santé, télécommunications, web, industrie musicale, secteur public.

Expériences les plus pertinentes :
- Création d'un programme de priorisation d'emails clients par du topic mining et de l'analyse des sentiments. Ce programme a permis de mieux prioriser les réponses et ainsi améliorer la satisfaction client.
- Lead de la conception et la mise en place d'un chatbot qui automatise 80 % des premiers messages d'un service client dans l'espace éducatif, permettant ainsi aux agents de se concentrer sur les conversations les plus complexes.
- Optimisation de la stratégie de priorisation d'un centre d'appels d'assurance avec des algorithmes de machine learning, conduisant à une augmentation du chiffre d'affaires de 150 000 euros par an.
- Création d'un MOOC sur le Big Data (EIVP) et d'un cours de Deep Learning (UTT).

Visage

Ressources humaines

Machine learning engineer

San Francisco, États-Unis d'Amérique

octobre 2017 - février 2019

Visage est une solution de crowdsourcing pour votre pipeline de candidats. Il combine symbiotiquement l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle pour apporter rapidement les meilleurs candidats à nos clients. Mon rôle se concentre sur :

- Conception, test et implémentation d'algorithmes de machine learning (Python, Scikit-learn, TensorFlow, Spacy, Gensim)
- Déploiement des fonctions IA dans notre architecture conteneurisée dans le cloud (AWS, Docker, Jenkins)
- Business & data analytics (Tableau Software)

Recommandations externes

Formations

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