Formateur inter / intra-entreprise sur différents domaines autour de la Data Science / machine learning / python

Mentorat de plusieurs étudiants sur les parcours : - Data Scientist : https://openclassrooms.com/fr/paths/164-data-scientist- Ingénieur Machine Learning : https://openclassrooms.com/fr/paths/148-ingenieur-machine-learning- Data Analyst : https://openclassrooms.com/fr/paths/65-data-analystMon rôle est d'accompagner au mieux chaque étudiant dans son apprentissage et de le guider sur les projets constitutifs des différents parcours.

Implémenter l'algo recherche de produits et de recettes pour mon-marché. - Calcul d'un score à l'aide de FastText (NLP), des métriques de vente et de la similarité Jaro.- Industrialisation à l'aide d'une API et de la librairie FastAPI. - Github action pour déclencher les jobs d'entrainement du modèle FastText- Déploiement à l'aide de K8s pour la partie API.Stack techno : GCP, python, FastAPI, dbt, Github

Mise en place from scratch du moteur de recommendation à usage des plateformes de streaming clientes (6play, salto, videoland, rtl...). Mise en production de l'algo avec une équipe de Data Engineers sur AWS à l'aide de databricks / stepfunctions / dynamoDB et une API pour interfacer les résultats et le back-end.Algo testés : aws personalize, ALS, Neural collaborative filtering. A date : ALS en production chez 6play et rtl.Stack techo : AWS, Pyspark, Python, Airflow, Databricks, Mlflow, New Relics, Github

NLP : text summarization (extractive methods), LSTM, topic modelingComputer vision : POC cabine d'essayage virtuel (calcul des mensuration et projection des vêtements sur la silhouette)

Keyrus est un acteur international de la transformation et de la performance des entreprises qui ambitionne de se positionner comme le partenaire stratégique de ses clients en les accompagnant dans l’analyse et la valorisation de leurs données, le développement et la maîtrise de leur expérience digitale.- Machine learning / deep learning.- Industrialisation d'un projet machine learning / deep sur AWS.- Mentorat du IA santé Challenge dont l’objectif était de déterminer automatiquement, sur la base de photos de peaux, à partir de quelle intensité de couleur une brûlure liée à l’exposition au soleil devient critique. - Création d'une application d'OCR appliquée aux note de frais. - Animation d'une newsletter sur les avancées en intelligence artificielleEnvironnement technique : Python, Tensorflow, Keras, AWS (EC2, SQS, S3, lambdas)

Cegid Group est une société spécialisée dans l'édition de logiciels de gestion et de systèmes d'information pour les entreprises et les entrepreneurs.- Elaboration de divers modèles statistiques pour la prédiction et la segmentation dans le domainedu marketing et des ressources humaines.- Industrialisation des modèles et injection des résultats dans les outils internes de vente et dereporting.- Mise en place d’une stratégie de vente autour du géomarketing.- Enrichissement des bases de données grâce au webscraping.- Recommandations d’outils, évangélisation d’une « vision data » au sein du groupe.Environnement technique : R, Python (scrapy), IBM SPSS Modeler, IBM Data Science Experience, Azure Machine Learning, SQL Server, Splunk, Visual Crossing

Feu Vert est un des leaders sur le marché de la réparation et de la vente d'accessoires automobile.- Analyse des études de satisfaction (questionnaire et commentaires) grâce aux techniques detextmining, d’analyse de sentiments et création de modèles prédictifs dans le but de hiérarchiserl’importance des items.- Expliquer la sur ou la sous-performance des magasins du réseau en travaillant sur les donnéesinternes et sur des données externes (API météo, Google Distance Matrix, localisation desconcurrents).Environnement technique : R (leaflet), Python (BeautifulSoup), SQL Server, Splunk

National Pen produit et vend des produits marketing personnalisés auprès de professionnels- Sous SAS, créer des modèles statistiques de scoring et sélectionner les plus performants. - Réaliser le ciblage client. - Créer et alimenter des datamarts à l'aide de SQL server. - Répondre aux demandes de l'équipe marketing en produisant des indicateurs pour aider la prise de décision.