À propos de Yohan
Data scientist depuis 4 ans, j’ai travaillé dans divers secteurs comme la cyber sécurité (Check Point), l’imagerie médicale (HT Bio Imaging), l’analyse marketing (Décision Pro) et plus récemment dans le domaine bancaire (Banque de France).
Mes expériences me permettent d'accompagner vos projets sur les thématiques suivantes :
- détection de fraudes et autres anomalies
- risque de crédit
- NLP et moteur de recherche documentaire
- OCR et analyse de documents
- analyses d'indicateurs métier et dashboarding
- scraping de données
Mon champs de compétences comprend : le machine learning (Python / Numpy / Pandas / Sklearn / Pytorch ), l’algorithmique (calcul vectorisé / optimisation), le développement back-end (MySQL / Sqlite / Flask / OpenAPI) et j’ai également une expertise en développement front-end suffisante pour livrée des applications simples (JS / HTML / CSS / Jinja2).
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 20 km)
Expériences
- Banque de FranceSenior data scientistBANQUE & ASSURANCESnovembre 2018 - juillet 2020 (1 an et 8 mois)Paris, France- LCBFT : détection de fraudes en semi-supervisé via analyse de graphe + carte de Kohonen + règles métier. J’ai développé l’intégralité du pipeline de traitement, de l’IHM pour intégrer et visualiser les données, à l’algorithme pour les traiter et stocker les résultats. L’outil est actuellement en production.- LCBFT : criblage (PPE, Embargo…) via un algorithme ultra-optimisé de fuzzy-matching.- ACPR : moteur de recherche d’un corpus réglementaire hétérogène- ACPR : IHM augmentée par IA, d’analyse des remises bancaires réglementaires pour les auditeurs. Livraison d’une API REST basée sur le standard OpenAPI3
- HT BioImagingLead data scientist bénévoleSECTEUR MÉDICALfévrier 2017 - mai 2017 (4 mois)Tel-Aviv, IsraëlL'approche de la startup HT BioImaging est d'utiliser les différences de propriétés thermiques entre les cellules saines et cancéreuses. Pour cela le tissu de surface est chauffé de façon modéré puis une caméra infrarouge enregistre la température jusqu'à revenir à celle d'équilibre.J'ai pris le lead d'une équipe de 4 data scientists bénévoles pour développer un premier outil de détection de tumeurs qui a permis à cette startup de réaliser une levée de fonds de plusieurs millions pour poursuivre sa R&D.Défis :- 15 échantillons seulement- une variabilité importante dans les conditions d'acquisition des données (caméra instable, température maximum variable, etc)Approche :- Chaque pixel, dans une vidéo infrarouge, contient un signal dont nous avons extrait un certain nombre de features (moments, transformée de Fourrier, etc)- Etant donné le nombre d'échantillons très faible, nous avons entrainé un algorithme pour classifier chaque pixel plutôt que d'identifier des zones où se trouvent une tumeur- Identification de zones denses en pixels classifiés comme tumeurRésultats :- détection de la totalité des tumeurs dans l'échantillon de test- traitement d'un échantillon en moins d'une minute
- Decision ProDéveloppeur R, Marketing quantitatifEDITION DE LOGICIELSdécembre 2015 - octobre 2016 (11 mois)Paris, FranceMain developer under Arnaud de Bruyn, the project manager, I was in charge of automating the marketing analytics analysis on the platform using R:Automatisation, dans le langage R, d'analyses marketing pour la plateforme Enginius :- segmentation- analyse conjointe- positioning- analyse predictive- analyse de sentimentsLes compétences princip:- Data visualisation- Statistics
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Formations
- Master d'Economie Théorique et EmpiriqueParis School of Economics2012Formation en économie quantitative et en économétrie.
- Grande EcoleESSEC2015Ecole de commerce