Thomas Anglade

lead data scientist - cybersecurity

Paris, France

  • 48.8638
  • 2.3617
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Préférences

Déplacement
Travaille en partie dans vos locaux et en partie en télétravail
Zone d'activité
Paris 3e Arrondissement et 30km autour
Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Biotechnologies
  • Divertissements & loisirs
  • Energie
  • Environnement
  • Grande distribution
+6 autres
Taille d'entreprise
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes
  • ≥ 5000 personnes

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Compétences (20)

Thomas en quelques mots

Depuis 2012, j’accompagne mes clients tout au long des phases de construction des produits de machine learning (R&D, intégration, mise en production, industrialisation). J’ai contribué à plus de 15 projets data science avec des éditeurs de logiciels et des entreprises tech de toutes tailles. Freelance depuis 2 ans, je mets mon expérience au service de mes clients en dirigeant des équipes data science dans les domaines de la santé et de la cybersécurité. Ces travaux m’ont valu de remporter en 2019 les trophées de l’Innovation IT ainsi que la place de lauréat bronze des trophées de la sécurité.

Expériences

décembre 2018 - Aujourd'hui | Paris, France

Edition de logiciels

Algorithmi

Chief data scientist

Direction d’une équipe et développement d’une offre complète de détection d’attaques complexes en cybersécurité (UEBA) pour un éditeur de logiciel :
- Représentation vectorielle pour réseaux firewall (vainqueur du trophée CRiP Innovation IT 2019 catégorie sécurité)
- Théorie des graphes pour surveillance de réseaux (Lauréat bronze des trophées de la sécurité 2019)
- Séries temporelles pour détection d’intrusions sur serveurs web
- Machine Learning supervisé pour détection de domaines malveillants
mai 2016 - novembre 2018 | Paris, France

Edition de logiciels

DATA2b

Senior data scientist

Développement de data products pour plusieurs verticaux métiers :
- Smart cities : Théorie des graphes pour la prévision des affluences piétons / vélos / voitures
- Banque : Machine learning supervisé pour la modélisation du churn
- Médias : Classification non supervisée pour l’amélioration de la connaissance client et l’optimisation de campagnes marketing
- Médias : Réseaux de neurones sur cluster hadoop pour la détection automatique d’URLs erronées à partir de logs webs
- Santé : développement d’un outil de machine learning pour la prédiction de marqueurs sanguins à partir de spectres infrarouges
juillet 2012 - mai 2016 | Paris, France

Conseil & audit

Sia Partners- SIA Organisation

Consultant data science & actuariat

Partenariat avec l’éditeur de logiciel leader européen de l’analyse financière (Moody’s Analytics) :
- Implémentation de l’outil sur un pool d’assureurs en France, Angleterre, Norvège, Suède et Belgique
- Modélisation spécifique & customisations en C++

Projets de machine learning dans l’industrie financière
- Développement d’un outil python de détection de fraude
- Analyses statistiques de risques sur des portefeuilles financiers
- Calcul de primes d’assurance optimales en R

Recommandations externes

Formations

Certifications

Langues

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