À propos de Raphael
Je suis Raphaël Cohen, CTO et Co-Fondateur de Kosi, une application révolutionnaire en design d'intérieur basée sur l'IA.
Jeune diplômé en Science des Données et Intelligence Artificielle à l'Université Paris-Dauphine, j'ai développé une expertise approfondie en data science, machine learning, et data visualisation, grâce à mes expériences chez HSBC, Ekimetrics et Magellan Consulting.
Mon expérience dans le conseil m'a permis d'acquérir une compréhension profonde des besoins clients, me préparant idéalement pour des missions freelance.
Spécialisé dans la création d'algorithmes d'IA efficaces en Python et leur déploiement sur des plateformes cloud, je recherche des opportunités freelance en Data Science, Intelligence Artificielle, Data Visualisation ou simplement dans le domaine de l'informatique en général, où je peux apporter une valeur ajoutée significative en transformant les données en insights concrets et en développant des solutions innovantes adaptées aux besoins spécifiques des clients.
N'hésitez pas à me contacter !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- KosiCTO & Co-FondateurARCHITECTURE & URBANISMEoctobre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 8 mois)Paris, FranceEn tant que CTO et Co-Fondateur de Kosi, j'ai joué un rôle clé dans le développement de notre application de design d'intérieur.Kosi utilise l'intelligence artificielle générative pour permettre aux utilisateurs de personnaliser leur espace de vie.Ma contribution a consisté à développer l'algorithme d'IA en Python et à le déployer sur le cloud, garantissant une expérience utilisateur fluide et intuitive.Kosi se distingue par sa capacité à adapter harmonieusement des éléments individuels, comme des meubles, au sein d'un espace, offrant une personnalisation unique et un large éventail de styles, du moderne au classique. Notre objectif est de rendre le design d'intérieur accessible et personnalisable pour tous.
- HSBCData Scientist - AlternanceBANQUE & ASSURANCESseptembre 2022 - septembre 2023 (1 an et 1 mois)Paris, FranceData Scientist au sein de la banque des particuliers• Développement d’un modèle de Machine Learning afin d’anticiper le retour en France d’un expatrié• Projet de mémoire : Calculer le CLV (Customer Lifetime Value) via des méthodes statistiques, économétriques et d’apprentissage superviséDéploiement de ces modélisations pour intégrer ces prévisions dans les stratégies de recommandation produits
- EkimetricsJunior Data Scientist - StageCONSEIL & AUDITmars 2022 - août 2022 (5 mois)Paris, FranceConsultant en Data Science et Machine Learning• Projet R&D d’analyse de sentiments multilingue via le développement d’une bibliothèque python au moyen des méthodes de NLP et de Deep Learning• Mise en place d’outils de MMM (Marketing Mix Modeling) pour un client. Analyse des différentes campagnes marketing via la modélisation des ventes et du ROI basée sur des méthodes économétriquesDéveloppement d'un modèle statistique pour évaluer la contribution de chaque levier marketingTraduire cette modélisation en recommandation business : optimisation des investissements et identification des opportunités de revenus stratégiques
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Formations
- Master en Science des Données et Intelligence ArtificielleUniversité Paris-Dauphine2023Master mention Bien. Bourse d’excellence obtenue avec l’institut PRAIRIE (PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE)
- Double Licence Mathématiques et InformatiqueUniversité Paris-Saclay2020Double Licence mention Bien