À propos de Pierre
Passionné par la data science, j'aime relever les défis, me remettre en question et aborder chaque nouveau sujet sans idées préconçues.
J'ai de l'experience dans tous les domaines d'analyse de données avec quelques notions de devops.
Ma formation initiale théorique en recherche en mathématiques et probabilités m'a donné les clefs pour comprendre la théorie des datasciences ainsi que d'éventuels notions d'ingénierie nécessaire pour mener à bien un projet.
J'aime particulièrement l'architecture des réseaux de neurones, leur adaptation indispensable pour traiter au mieux un ensemble de données particulier.
Je suis aussi curieux et désireux de maîtriser la stabilité dans le temps d'un système prédictif. Définir les bon outils mathématiques pour mesurer la performance d'un algorithme prédictif.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Portugais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Lyon (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 20 km)
Expériences
- Ia_solDatascientistjanvier 2023 - mars 2024 (1 an et 2 mois)Analyse d'images. Prévisions de vente, chatbot, NLP, RAGAnalyse de documents, factures, certificats, OCR
- OpenStudioDatascientistENERGIEnovembre 2019 - octobre 2022 (3 ans)Le Puy-en-Velay, FranceDétection de dossiers frauduleux par gradient boosting.Travail de preprocessing.Reconnaissance de documents par méthodes de deep learningVérification de documents par OCR et méthode des points d'intérêt (sift ,...)
- Université Clermont AuvergneChercheur contractuel en datasciencesEDUCATION & E-LEARNINGseptembre 2017 - juin 2019 (1 an et 10 mois)Le Puy-en-Velay, FranceUtilisation d'images brutes pour le calcul de taux de gras.Génération de data set avec GIMPTravaux avec peu de data.Segmentation par deep learningArchitecture de réseau de neurones specifiques avec quelques neurones spécifiques
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- Doctorat de MathématiquesUniversité Aix Marseille II1999Probabilités, statistiques, systèmes dynamiques, attracteurs, entropie, automates cellulaires