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Vincent Boisbourdain

data scientist, phd, expert python

Peut se déplacer à Paris, Paris, Caen

  • 48.8569
  • 2.32
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Vincent.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris 7e Arrondissement et 50km autour
  • Paris et 100km autour
  • Caen et 100km autour

Préférences

Durée de mission
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Banque & assurances
  • Centres de recherche
  • Conseil & audit
  • E-commerce
  • Edition de logiciels
+26 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (21)

Vincent en quelques mots

Docteur en Physique, avec une importante expérience de programmation (20 ans) et de conseils (14 ans, depuis 2006) sur des sujets scientifiques avancés, avec une formation de Centrale Supelec - OpenClassrooms en data sciences, je suis intervenu récemment sur plusieurs projets stratégiques:
1°) Développement d'un algorithme de machine learning pour la prédiction des cours financiers,
2°) Tarification dynamique pour une grande surface,
3°) Audit des algorithmes de pricing d'une grande banque,
4°) Analyse d'un réseau de consommateurs à des fins de marketing ciblé,
5°) Développement d'un moteur de détection de données erronées avancées.

A l'aide des outils des data sciences, je peux vous aider à extraire et visualiser des données pertinentes, à repérer des failles ou des anomalies et finalement à définir des actions ciblées pour améliorer votre business. En mathématisant vos objectifs et vos contraintes, je peux formaliser rationnellement vos problèmes de stratégies et rechercher les meilleures solutions accessibles en fonction des données disponibles. Vous disposerez alors de solutions optimales en profitant des dernières avancées des méthodes d'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.

Mon expérience, ma formation initiale en physique théorique et les calculs intensifs sur les supercalculateurs du CNRS, me permettent aussi de vous accompagner pour auditer, rationaliser, refondre, accélérer ou améliorer vos algorithmes (en Python, R, Matlab, Java, C++ ou dans d'autres langages).

Expériences

La Compagnie Generale de Paris - La Compagnie Générale de Paris

E-commerce

Head of R&D

Paris, France

février 2021 - Aujourd'hui

Directeur de l'équipe de data scientists pour développer une IA capable d'identifier les sites de e-commerce frauduleux.

Air Liquide - Air Liquide

Chimie

Data Scientist for Innovation & Growth Strategy Team

Paris, France

avril 2019 - septembre 2019

Design of new business model, with the objective of providing a first illustration of final deliverables, possibly on a different country than the target deployment country. It help business team refine the analysis and visualisation they need to support their decision making.
● Formulate and iterate over hypothesis with business team
● Set-up back-testing methodology
● Run first simulations of impact on revenues and profitability if x% of customers would have turned to the new revenue model with different price points
● Visualisation of results

Iterate over back-test tool on target country and refined business model. The objective is to benchmark different business models with different price points regarding their impact on revenues and profitability.
● Integrate target countries data (2 different countries)
● Implement back-testing methodology as specified during PoC
● Collaborate with business teams to help compare scenarios and recommend price points
● Visualisation of results

A quantitative survey will be run to a sub-segment of customers to evaluate their appetence and willingness to pay for the different business models. Results may require an update with fine-tuned parameters of the simulations.
● Final refined simulations with fine-tuned parameters

CMDL - MANASLU Ing - ING

Energie

Data scientist

Le Bourget-du-Lac, France

avril 2019 - décembre 2019

Reprise, simplification et amélioration d'un algorithme en Python de détection d'erreurs de capteurs (aberration, absence, valeurs anormales, variations brutales...) à l'aide de méthodes statistiques et de visualisation des données, avec des problématiques d'optimisation des temps de calculs. Mise en place d'un rapport d'erreurs automatique.

Carmignac Gestion

Banque & assurances

R&D en mathématiques financières

Paris, France

mars 2015 - Aujourd'hui

2 missions Malt

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