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Thibaut Martin

data scientist

Peut se déplacer à Lyon, Paris, Genève

  • 45.7539
  • 4.8469
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Thibaut.
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Thibaut.

Localisation et déplacement

Localisation
Lyon, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Lyon et 50km autour
  • Paris et 100km autour
  • Genève et 100km autour

Préférences

Durée de mission
Préfèrerait éviter:
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois

Vérifications

Charte du freelance Malt signée
Consulter la charte

E-mail vérifié

Langues

Consultez les langues maîtrisées par Thibaut

Catégories

Compétences (20)

  • Data Science
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • NLP
    Débutant Intermédiaire Confirmé

Thibaut en quelques mots

Vous souhaitez développer l'IA dans votre activité ou renforcer votre équipe de Data Science?
Vous recherchez une personne qui comprend votre projet et s'implique pleinement pour le développer?
Vous êtes sur la bonne page.

Data scientist avec un background en ingénierie et en business, j'accompagne des clients de tous types de secteurs sur des sujets de Deep Learning ou de Machine Learning.

Passionné par l'IA et la programmation, je recherche constamment de nouveaux challenges et je serais ravi de pouvoir vous aider à concrétiser une idée ou accompagner votre équipe.

❏ 𝗠𝗲𝘀 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲́𝘁𝗲𝗻𝗰𝗲𝘀

Langages: Python 3, Unix Shell
frameworks ML/DL: PyTorch, Tensorflow2, Keras, Scikit-Learn, TensorBoard
Numpy, Pandas, dask
data visualisation: Matplotlib, Seaborn, plotly, bokeh
Base de données: SQL, postgresql
Base de données NoSQL : mongoDB
Déploiement: Docker
Cloud: AWS (Amazon Web Services), GCP (Google Cloud Platform), Scaleway
Versioning: Git, DVC
IDE/Debugging: VisualStudio

Deep Learning, Machine Learning
NLP, Computer Vision
Réseaux de neurones
Gestion de projets, Leadership, communication

Consultez la description complète de Thibaut

Expériences

Worldwide IT consulting company

Agence & SSII

Data Scientist

juin 2022 - Aujourd'hui (9 mois)

Accompagnement sur une solution de clustering préexistante pour de l’ITSM basée sur de l’apprentissage non supervisé.

- optimisation de l’algorithme (amélioration du preprocessing: Regex, NLTK)
- introduction de multiprocessing (acceleration >x8 sur les traitements à complexité importante)
- MLOps, développement de la pipeline CI/CD sous gitlab-CI
- R&D pour amélioration des calculs de similarités (réseaux siamois,cosine similarity, auto-encoders)
- Évolution de l’infrastructure Azure (kubernetes, Azure functions)

Deep Learning Machine learning MLflow Python Pytorch Gitlab CI/CD Microsoft Azure UNIX

Thibaut Martin

Agence & SSII

Data Scientist  - En tant que freelance

mars 2020 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)

En tant que Data Scientist en freelance, j'accompagne différentes sociétés sur des projets de Deep Learning ou Machine Learning (NLP, Time Series).

Résumé du portfolio (plus de détails sur les rubriques suivantes):
➡ Développement de modèles Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN/NLP) pour une start-up innovante du domaine de la santé. Classification de commentaires en multi-label (~30 labels).
➡ Développement de modèles prédictifs de cours financier pour un marché financier intégré à un jeu vidéo connu. Prédiction de séries temporelles sur un marché avec plus de 4000 items et des milliards d'ordres.
➡ Développement d'un classificateur d'e-mail pour alléger les tâches du standard en détectant le contenu des emails. Classification multi-class (~5 labels avec spams)
➡ Modèles prédictifs de crypto-monnaies (LSTM) Tools: Tensorflow, sklearn, numpy, pandas

Start-up Santé

Secteur médical

Data Scientist - Mission NLP  - En tant que freelance

février 2022 - avril 2022 (2 mois)

Développement de modèles Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN/NLP) pour une start-up innovante du domaine de la santé. Classification de commentaires en multi-label (~30 labels)

- EDA: clustering pour identifier les labels, ré-échantillonnage des données, rapports statistique avec visualisation de données, suggestions de roadmap
- Implémentation de baseline (Logistic Regression avec TF-IDF) classification
- Implémentation de transformers (BERT - flauBERT) fine tuned pour multi label, pour répondre à des critères de performances > 95% (recall - precision - accuracy)

Outils: PyTorch, Tensorflow, sklearn, gensim, NLTK, spacy, pandas, numpy, seaborn regex Cloud: Scaleway pour instance GPU et stockage S3

ESN

Agence & SSII

Data Scientist - Mission Modèles prédictifs/Série temporelles

juin 2021 - mars 2022 (9 mois)

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Recommandations externes

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Formations

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