À propos de Thibaut
💡 Disponible en freelance de mi-juillet à mi-novembre 2025 pour des missions Data Engineering / Data Science, en full remote ou sur site (Paris, Lyon, Dijon).
Sur cette période, je peux intervenir à temps plein sur vos projets data :
Ingestion et transformation de données (ETL en Python / SQL)
Analyse, modélisation et préparation à la mise en production
Automatisation de pipelines et reporting
Déploiement d’APIs ou d’outils d’analyse
📆 De mi-novembre à mi-avril, je reste disponible pour des missions au forfait ou interventions ponctuelles :
Création de pipelines Python/SQL
Scripts d’automatisation et nettoyage de données
Dashboards analytiques et reporting
Industrialisation de modèles et déploiement via FastAPI
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🎯 Mon approche :
Compréhension rapide de vos enjeux métiers
Intégration dans vos environnements existants
Conception de solutions simples, robustes et efficaces
Livraison progressive, documentée, et alignée sur vos priorités
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🔧 Stack technique
Langages : Python, SQL
Librairies : Pandas, NumPy, Scikit-learn, Plotly, Seaborn
ETL & Transformation : Python, SQL, dbt
Stockage : Snowflake, PostgreSQL, SQLite
APIs & Apps : FastAPI, Streamlit
Automatisation : Scripts Python, CI/CD léger, Airflow
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💬 Profil : Data Engineer / Data Scientist pragmatique, autonome, à l’écoute, avec une approche orientée valeur ajoutée et résultats concrets.
Mon objectif : vous aider à tirer le meilleur parti de vos données, en construisant des pipelines clairs, fiables et performants.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle limitée
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Dijon (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Maternité-Projet FinalData Scientistjanvier 2025 - avril 2025 (3 mois)Dijon, FranceNettoyage et exploration du dataset médical fourni par un statisticien d’une maternité régionale.Feature engineering médical à partir de variables cliniques (âge, antécédents, durée du travail, etc.). Modélisation supervisée : comparatif de modèles (Logistic Regression, Random Forest, XGBoost).Évaluation & interprétabilité : matrice de confusion, courbes ROC, SHAP values.Suivi des expériences avec MLflow.Déploiement d’une app Streamlit pour démonstration interactive du modèle auprès d’utilisateurs non techniques (ex. : sages-femmes, médecins).
- Formation JedhaData Scientist - Projet de formationmars 2025 - avril 2025 (1 mois)🚗 Optimisation des retards & API de pricing – Getaround🎓 Projet certifiant – Formation Data Scientist Fullstack, Jedha🛠️ Technos : Python, Pandas, Streamlit, Scikit-learn, FastAPI, Docker, Hugging Face Spaces, GitHub---🎯 Objectif du projet :Réduire les retards au retour des véhicules sur la plateforme Getaround en proposant une analyse stratégique pour l’introduction d’un délai minimum entre deux locations, et déployer une API de pricing prédictif utilisable par les propriétaires de véhicules.---🔍 Travaux réalisés :🧠 Analyse des retards de locationÉtude des retours tardifs selon les modes de check-in : Mobile, ConnectSimulation de différents scénarios de seuils (15, 30, 60 min) pour quantifier les locations impactéesEstimation de la perte de revenus potentielle pour les propriétairesVisualisation avec Streamlit Dashboard (partage web Hugging Face)🤖 Modèle de pricing prédictifPrétraitement du fichier pricing_project.csv (normalisation, sélection de features)Entraînement d’un modèle de régression (RandomForestRegressor)Évaluation des performances sur jeu de test (RMSE, MAE)Construction d’un endpoint /predict avec FastAPI pour prédire un prix optimal🌐 Déploiement complet en ligneDéploiement de l’application sur Hugging Face Spaces (Streamlit + FastAPI)Création de la documentation dynamique /docsHébergement du code sur GitHub avec README et instructions d’exécution localeTest de l’API avec curl et requêtes POST en JSON---📈 Résultats :Dashboard interactif permettant à l’équipe produit de tester l’impact du seuil par type de voitureAPI accessible publiquement, capable de fournir un prix optimal pour une configuration de location donnéeMise en production d’une solution complète alliant Data Analysis, ML et DevOps
- FreelanceFreelance Data Scientistavril 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 2 mois)• Développement de l'application mobile VITIZEN pour les viticulteurs (Android Kotlin + backend Python, Firebase)• Conception et mise en œuvre d'un assistant IA de type RAG pour la consultation de documents techniques agricoles• Réalisation d'un proof of concept pour la prédiction du risque d'hémorragie post-partum sévère (modèle de classification, évaluation )• Déploiement de micro-services data avec FastAPI et Docker pour prototypage rapide
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- Concepteur Développeur en Science des DonnéesJedha Bootcamp2025Formation Data Scientist Fullstack – Jedha (450h) Certification RNCP – Paris / en ligne – 2024–2025 Programme intensif couvrant l’ensemble du cycle de vie d’un projet data : Python & analyse de données (Pandas, Numpy, Plotly, scraping, APIs) Machine Learning & Deep Learning (classification, clustering, réseaux de neurones) Big Data & Cloud (PySpark, Databricks, stockage AWS) Déploiement de modèles (FastAPI, Docker, mise en production) Approche orientée projet avec mises en situation concrètes et préparation à des postes opérationnels : Data Scientist, ML Engineer, Data Engineer.