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Ruben Ohayon

data scientist

Peut se déplacer à Paris

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Ruben.
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Localisation et déplacement

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

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  • E-mail vérifié

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Compétences (8)

Ruben en quelques mots

Diplômé d'école d'ingénieur, avec un master en Machine Learning/Big Data en poche, j'ai eu l'occasion, ces deux dernières années de travailler sur des projets de Data Science / NLP.
Je peux intervenir sur un large spectre de projets faisant appel à la Data.

Mon expertise :

- Collecte des données nécessaires.
- Nettoyage des données et création de base de données locale.
- Calibration et backtest des modèles Machine Learning ou Deep Learning.
- Implémentation d'outils de data Visualisation sous forme de Dashboard.

Portfolio

Portfolio uniquement accessible aux membres

Expériences

Sociéte Generale - Société Générale

Banque & assurances

Data Scientist

Paris, France

novembre 2017 - Aujourd'hui

Au sein de l'équipe Credit et Equity de Descartes Trading (filiale de la Société Générale). J'ai travaillé sur la conception de modèles de Machine Learning et j'ai assisté les traders dans leurs gestion des risques et tâches quotidiennes.

Missions

- Concevoir, analyser et entretenir des bases de données.

- Récupérations des données de diverses sources et mise en place du dataset.
- Créer, calibrer et backtester les modèles quantitatifs de prédiction en utilisant des techniques de Machine Learning.

- Sélection des variables et modèles
- Lecture de recherche et mise en place de la stratégie
- Améliorer et développement d'algorithmes pour des stratégies de trading intraday et extraday.

- Sélection de modèles et variable

SintecMedia

Presse & médias

Data Scientist

Tel-Aviv, Israël

janvier 2016 - novembre 2017

Création d'un algorithme de prédiction d'audience télévisuel afin d'optimiser le placement d'annonce publicitaire.
Ma mission se décompose en plusieurs parties :
- Parcourir des grosses bases de données (Terabyte) avec l'aide d'un cluster Hadoop et Spark afin de trouver des corrélations entre les réseaux sociaux et l'audience du programme (nombre de retweet, vu Wikipédia, like Facebook …) .
- Vectorisation des sous-titres du programme à l'aide d'algorithme deep learning (RNN) et NLP. Cela permet de calculer des similarités entre les programmes et créer des clusters.

● Traitement des données
● Scrraping de données sur IMDB, Wikipedia, Tweeter …
● Stockage des données sur des serveurs Amazon
● Mise en place du dataset
● Vectorisation des données
● Application des algorithmes de machine-learning, deep learning

Langages utilisées : Python, SQL
Librairies et outils utilisées : Scikit-Learn, NLTK, Keras, Spark

Compétences fonctionnelles mises en pratique :
● Natural Language Processing
● Analyse Big Data (Tb of Data)
● Suport Vector Machine (SVM)

Recommandations externes

Consultez les recommandations qu'a reçues Ruben

Formations