Rémi Besson

machine learning/data science (phd polytechnique)

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Rémi.
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Localisation et déplacement

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

Préférences

Durée de mission
≤ 1 mois

Vérifications

Langues

Compétences (10)

Rémi en quelques mots

J'ai récemment soutenu ma thèse de Mathématiques à l'école Polytechnique. Je suis actuellement post-doc à l'Université Paris-Descartes et co-fondateur d'une start-up qui fait ses premiers pas.

Spécialiste d'apprentissage par renforcement et d'optimisation de prise de décision séquentielle, j'ai également de l'expérience en classification supervisée (deep learning, random forest,...), en algorithme de recommandation et dans l'exploration de données (clustering, réduction de dimension etc).

Je suis particulièrement intéressé par la perspective de:
- Vous aider à définir une problématique que vous n'avez pas encore bien cernée.
- Faire une revue de la littérature scientifique pour vous donner une idée de tout ce que vous pouvez faire (et ne pas faire) avec le machine learning.
- Implémenter ces solutions en R ou Python.

ou plus simplement faire de l'analyse de données classique sur votre base de données.

Expériences

Exed

Education & e-learning

Formateur Data Science

Palaiseau, France

septembre 2017 - Aujourd'hui

Je suis régulièrement formateur en Data Science dans le programme de formation continue de l'Ecole Polytechnique. Algorithmes de machine learning, analyse de données avec R, classification supervisée, non supervisée, feature engineering...

ENGIE - Engie

Réseaux sociaux

Mission de conseil

Paris, France

juin 2018 - septembre 2019

Mission de conseil en machine learning pour le déploiement d'une plateforme sur le web. Proposition d'algorithmes analysant et construisant des profils utilisateurs pour de la recommandation de contenus.

Ecole Polytechnique

Centres de recherche

Doctorant

Palaiseau, France

septembre 2016 - octobre 2019

Durant ma thèse je me suis intéressé à la construction d'un outil d'aide à la décision pour la recherche de maladies rares.

Quelques mots-clés : Optimisation d'arbre de décision, mélange de données hétérogènes, raisonnement probabiliste sur des ontologies médicales, apprentissage par renforcement.

Recommandations externes

Formations

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