Serge-Henri Cachia

data scientist, python backend dev

Peut se déplacer à Paris, Paris, Montpellier, Toulouse, Lyon

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Serge-Henri.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Serge-Henri.

Localisation et déplacement

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

Préférences

Durée de mission
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois

Vérifications

Langues

Compétences (13)

Serge-Henri en quelques mots

Je suis un docteur en Physique avec une double compétence en gestion et en Data Science. De nature curieux, j'ai eu l'occasion d'approfondir mes connaissances en Machine Learning dans des equipes de Data Scientists dans lesquelles je partageais mon esprit enthousiaste et innovant.

Expériences

Credit Agricole Technologies et Services - Groupe Crédit Agricole

Banque & assurances

Referent Chapitre Pipeline

Montpellier, France

novembre 2019 - Aujourd'hui

Accompagner des equipes de developpeurs dans la mise en place de pipeline de deploiement jusqu’a la mise en production avec XL release grace a des services automatises.

AUSY

Agence & SSII

Data Scientist / Backend dev, SOCIETE GENERALE

Paris, France

janvier 2018 - février 2019

Cette mission a eu lieu a la Societe Generale.
Le premier objectif etait de developper des APIs pour restituer des donnees d'outils de ticketing apres les avoir transformees pour du dashboarding / reporting. Le second objectif etait d'industrialiser des pocs de maintenance predictive grace a des APIs. Un gros travail d'investigation sur les data sources ainsi que les regles d'ETL a ete necessaire.
Technologies: Python, Pandas, Flask RESTPlus, pyspark, crontab, Elasticsearch, PosgreSQL. Environnement Hadoop - HDFS.
Devops (github, vms red hat dev, uat, prd). Agile - Scrum.

CARTAPAPA

Commerce de détail

Reconnaissance d'image

Montpellier, France

juillet 2017 - décembre 2017

Cette mission avait pour but de developper une methode innovante d'inventaire de jeu de cartes a collectionner basee sur la reconnaissance d'image.
Les images etaient collectees par web scrapping d'une part (Beautiful Soup) et grace a une webcam d'autre part. Des techniques telles que la regression lineaire, du deep learning (CNN - Keras) ou encore un OCR ([py]tesseract) ont ete investiguees.

Row Analytics

Agence & SSII

Data scientist fellow

Cité de Londres, Royaume-Uni

août 2016 - septembre 2016

Recommandations externes

Formations

charter modal image

Notre succès est une oeuvre collective

Contribuez à cette réussite et au sérieux de la communauté en signant la charte du freelance Malt.

Signer la charte