À propos de Sophie
Je suis ingénieure en machine learning indépendante, basée à Paris
Mon but : vous aider à atteindre vos objectifs business grâce au machine learning, de la définition de la solution jusqu’à l’implémentation et à la mise en place.
J’interviens sur les projets data de bout en bout :
- Définition des besoins data lors d’ateliers de co-création et de brainstorming
- Prototypage de l’algorithme avec les équipes métier
- Déploiement sur votre infrastructure et mise en place d’outils de suivi
Mes expertises techniques :
- Machine learning : traitement du langage naturel (NLP), traitement du signal, traitement des données géo-temporelles
- Développement logiciel : Git, Docker, AWS / GCP, Airflow, Python, Elasticsearch
- Data et product analytics
- Développement web niveau junior : Ruby on Rails, Flask, HTML et CSS, PostgreSQL, Heroku
Mes expertises fonctionnelles : retail, transports en commun et logistique, physique, cybersécurité, e-commerce, insurtech
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Allemand
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Polonais
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Pernod RicardSenior Machine Learning EngineerVINS & SPIRITUEUXmai 2022 - septembre 2024 (2 ans et 4 mois)Paris, FranceMachine Learning Engineer chez Pernod-Ricard, un leader mondial dans le domaines des spiritueux.Contexte métier : Recommandations automatisées à destination des équipes commerciales pour réaliser leur tournée.MLOps : industrialisation de modèles (CI/CD, API, monitoring, gestion de base de données...). Management d'une équipe de 6 Machine Learning Engineers.Stack technique : Microsoft Azure , AzureML / ML Flow, FastAPI, scikit-learn, Pymoo, Snowflake, dbt, Retool...
- LyanneCTO par intérimDROITdécembre 2021 - mai 2022 (5 mois)Paris, FranceCTO par intérim dans une insurtech : management de l'équipe web.Implémentation d'une UI web pour aider notre juriste interne à filtrer des dossiers de litiges entre assurés et assureurs. Réduction de son temps d'analyse en pré-récoltant des données et pré-qualifiant les dossiers automatiquement via une interface web. Analyse des comportements utilisateur sur l'interface web.Stack technique : Heroku, Ruby on Rails, html, CSS, PostgreSQL, Redis, Algolia, Google Analytics
- AnkorstoreData ScientistE-COMMERCEjuillet 2021 - décembre 2021 (5 mois)Paris, FranceData scientist rattachée à l'équipe produit pour une plate-forme de e-commerce. Algorithme de scoring pour promouvoir les meilleurs éléments d'un catalogue d'un million de produits. Amélioration des performances de la barre de recherche. Augmentation de 12% des ventes.Stack technique : BigQuery, Algolia, Python, Airflow
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Audrey Champion
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Formations
- Doctorat, PhysiqueÉcole Polytechnique2016Doctorat, Physique. Intitulé de thèse : "Cobaltates in the high-doping regime: Insights from first-principles calculations and extended dynamical mean-field theory." Simulations de Monte-Carlo et développement de code pour le calcul de propriétés électroniques de matériaux
- Master of ScienceETH Zürich2013MSc of Physics, Physique
Certifications
- Neural Networks and Deep LearningDeepLearning.AI2024
- Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and OptimizationDeepLearning.AI2024