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Pierre RichardPR

Pierre Richard

Data scientist | Machine learning | Python

550 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Pierre

Bon communiquant et à l’écoute des besoins du client. J’ai été chef de projet BI depuis plus de 15 ans et me suis spécialisé dans la Data Science via une formation intensive d'une année en partenariat avec l'école d'ingénieur Centrale Supélec.
  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 20 km)

Expériences

  • OC (en Partenariat avec Centrale Supélec)
    Formation Data Science
    novembre 2022 - septembre 2023 (10 mois)
    Formation de 11 mois incluant la réalisation de projets en Machine et Deep Learning (Python/ Jupyter Notebook) notamment:
    - Création d'un modèle de prédiction des émissions en CO2 des batiments à Seattle (USA).
    - Création d'un modèle de segmentation clients d'un site e-commerce.
    - Création d'un modèle de scoring avec réalisation d'un dashboard interactif pour une société de crédit.
    - Création d'un modèle de classification de biens de consommation à partir de textes et d'images.
  • Systeme U
    Responsable Applicatif BI & Chef de Projet AMOA
    février 2009 - décembre 2020 (11 ans et 10 mois)
    Au sein de la DSI de SYSTEME U, accompagnement et définition des besoins utilisateurs en reportings stratégiques (responsables Marketing, DAF…) et opérationnels (utilisateurs métiers : Textile, Bazar, Alimentaire…). Participation au projet du « SID Groupe » sur l'expression des besoins et choix des outils.
  • Sopra Steria
    Chef de Projet Décisionnel
    février 2005 - décembre 2008 (3 ans et 10 mois)
    Au sein de la DSI de Telintrans (filiale du groupe La poste), conception et maintenance de DataMarts pour le suivi statistique des colis Chronopost. Maintenance et évolution d'une application de rentabilité pour la DAF de Chronopost sous Hyperion Essbase 7 et Teradata.

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Formations

  • Master of Science
    OC (en Partenariat avec Centrale Supélec)
    2023
    Master 2 (M2), data science
  • Maitrise sciences et techniques en système d'information
    Université Pierre et Marie Curie
    1997
    Maitrise sciences et techniques en système d'information

Compétences (16)

Catégories