Vincent Pretet

cto - chief data officer - data that drives value

Peut se déplacer à Bordeaux

  • 44.8378
  • -0.579512
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Vincent.
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Localisation et déplacement

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

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (20)

  • Langages
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • PHP
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Frameworks
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Containerization
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Data Science
  • NLP
    Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Vincent en quelques mots

Ingénieur généraliste, je développe en Python à temps plein depuis bientôt trois ans le moteur technologique (python, NLP, big data) de ma startup. Je recherche un complément d'activité à raison de deux à trois jours par semaine pour : compenser une baisse d'activité de ma société, me confronter à de nouveaux projets et progresser au travers de nouvelles expériences.

Mon parcours préalable dans le conseil (stratégie et finance) et de manager me donne une grande capacité de compréhension des enjeux "business" que je peux ensuite pleinement intégrer dans la phase de développement informatique.

Expériences

33INSIGHTS

Conseil & audit

Responsable Data Science et R&D

Bordeaux, France

juillet 2018 - Aujourd'hui

## DATA
- Transfert et nettoyage de données de MySQL vers MySQL
- Dockerisation de toutes les applications
- Mise en place de modèles de données sous Django
- Mise en place d'API Sous Django REST Framework
- Développement de trois applications Django
- Déploiement distant chez OVH et AWS sur 5 serveurs webs, 4 serveurs de bases de données
- Scripts (ou commandes Django) d'export de données de MySQL vers ElasticSearch
- Mise en place d'un cluster ElasticSearch local alimentant une base ElasticSearch distante
- Scripts d'export, de traitement et de synchronisation de données entre ElasticSearch et Neo4j via py2neo
- Mise en place d'un cluster Neo4j local alimentant une base Neo4j distante
- Interfaçage avec de nombreuses API tierces
- Scripts parallélisés d'export sur des centaines de milliers de fichiers compressés (xml ou csv) mis à disposition en Open Data vers ElasticSearch
- Algorithmes d'analyse du langage naturel (NLP)

## R&D
- Programme de recherche avec Mines ParisTech et Institut Louis Bachelier
- CIR

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Formations