Rémi Besson

machine learning/data science (phd polytechnique)

Paris, France

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Déplacement
Travaille en partie dans vos locaux et en partie en télétravail
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 mois

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

septembre 2017 - Aujourd'hui | Palaiseau, France

Education & e-learning

Exed

Formateur Data Science

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...
juin 2018 - septembre 2019 | Paris, France

Réseaux sociaux

ENGIE

Mission de conseil

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.
septembre 2016 - octobre 2019 | Palaiseau, France

Centres de recherche

Ecole Polytechnique

Doctorant

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

Langues

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