Thomas Piochaud

data scientist senior

Peut se déplacer à Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Thomas.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 10km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Agroalimentaire
  • Automobile
  • Banque & assurances
  • Conseil & audit
+7 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Langues

Compétences (13)

Thomas en quelques mots

Ayant commencé mon cursus par une classe préparatoire MP pour ensuite intégrer Télécom Sudparis , j'ai acquis une forte connaissances en mathématiques qui m'a ensuite conduit vers la datascience.
J'ai commencé ma première expérience à IBM ou j'ai conduit de nombreux projets de datascience allant de la maintenance predictive , text mining , reconnaissance d'images .Ensuite j'ai intégré les équipes de TNP en tant que Datascientist senior pour leader sur des problématiques datascience .J'ai ensuite décidé de me lancer en freelance pour tenter l'expérience d'entrepreneur .

Expériences

Tnp consultants

Conseil & audit

Senior Data scientist

Neuilly-sur-Seine, France

septembre 2018 - novembre 2019

Dynamic pricing de voiture : (6mois)
- Développement d’une solution complète de dynamic pricing de voiture sur le cloud intégrant une interface web et
un modèle évolutif de machine learning.

TNP
Lead Data scientist Avr 2019 à oct 2019

- Encadrement technique de l’équipe data science.
- Recueil du besoin métiers ainsi que les spécifications fonctionnelles et techniques.
- Création de datalab.

IBM

Conseil & audit

Data scientiest

Bois-Colombes, France

janvier 2016 - septembre 2018

Maintenance prédictive : Renault (6 mois)
- Étude d’une chaine de fabrication de voiture afin d’améliorer le rendement des machines.
- Analyse séquentielle de messages d’erreurs, de warnings et d’informations pour déterminer une suite récurrente provenant avant une panne. Regroupement des pannes sous différents labels, analyses avec le métier du lag pertinent pour identification de séquence pertinente.
- Mise en production des séquences retenues.

Prévision de surconsommation d’énergie : EDF (4 mois)
- Enrichissement de la base de données avec des flux de données météorologique (IBM possédant Weather Company)
- Développement et déploiement du modèle permettant de prédire la surconsommation d’énergie.

Challenge interne : IBM (2 mois)
- Utilisation de la théorie des graphes sur le réseau RATP afin de définir le point de regroupement le plus proche pour 2 personnes.
-
Maintenance prédictive : Faurecia (1an)
- Étude de la fabrication de pièce de voiture à l’aide de données paramétriques.
- Analyse descriptive détaillés des différentes performances de chaque usine, machine et mise en production
de compte rendu PDF envoyé par mail quotidiennement.
- Détection d’anomalie paramétriques sur les machines afin d’alerter les opérateurs.
- Optimisation des paramètres (température, pression …) à l’aide d’arbres de décisions afin d’améliorer le rendement de pièces.
- Clustering multi paramètres pour détecter les patterns provenant avant une panne.

Classification de documents : Ministère des armées (6mois)
- Intégration de plusieurs solutions sur le marché (Proxem, ESRI …).
- Optimisation d’un moteur de recherche première génération avec des techniques NLP pour une meilleure réactivité /planification des officiers.

Recommandations externes

Formations

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