Thomas Vermaelen Email & Phone Number

Ville De Paris, Île-De-France, France

Data Scientist / ML Engineer / Backend Engineer – Ministère de l'Intérieur – DTNUM : • ReAcT : Moteur de recherche enrichi par l'IA, conçu pour accélérer la recherche d'actes administratifs, à destination des agents de préfecture et du grand public. • JuriGPT : Chatbot (RAG complexe) permettant aux agents instructeurs des demandes d'immatriculation d'obtenir des réponses à des questions simples et complexes en s'appuyant sur une base documentaire interne. • ASTREE : Application intégrant de l'IA générative pour automatiser le traitement des contentieux routiers, de l'enquête initiale jusqu'à la rédaction du mémoire de défense de l'État.Technos : Elasticsearch, ChromaDB, Langchain, FastAPI, Docker, Kubernetes, Grafana, Hugginface

Paris Et Périphérie

Data Scientist / Data Engineer / Backend Engineer – Technip Energies : • En collaboration avec le Cost Control et la DSI, industrialiser une application web permettant de visualiser et d’administrer les données concernant les heures-hommes consommées par projet et discipline • Développement d’une API en Python et de flux d'acheminement des données sur Azure • Machine Learning non-supervisé pour définir des types de projets similaires en fonction de leur répartition d’heures-hommes par discipline • Machine Learning supervisé pour prédire les courbes de mobilisation par projet et discipline • Migration de l'architecture vers Dataiku (pour des raisons administratives)NLP Data Scientist / ML Engineer – Technip Energies : • Industrialisation du premier modèle de Machine Learning chez Technip ayant pour objectif de classifier en temps réel des demandes de budget à partir d’un champ descriptif • Mise en oeuvre d'une architecture MLOps permettant de gérer le cycle de vie du modèle avec Azure ML et Databricks • R&D afin de sélectionner le modèle le plus appropriéData Catalog Expert – Alstom : • Développement d'un Data Catalog (Data Galaxy) comprenant une couche Data Virtualisation (Denodo) incorporant plusieurs usages métiers (Digital Mobility, Signalling) • Ateliers avec les métiers pour définir les objets métiers, le dictionnaire des données, la source des données • Générer des vues sous Denodo représentant les différentes sources de données cibléesData Analyst – Ministère de l’Intérieur / DEPAFI – Projet DataMin360: • Conception et implémentation de tableaux de bord permettant le suivi du circuit de la dépense au sein de toutes les directions du ministère • Indexation des données, data wrangling, visualisation de données • Animation d'ateliers présentant Kibana et notre prototype auprès des différents métiers • Technos: Elastic Search, Logstash, Kibana, PostGreSQL, Docker, Git

Deep Learning Engineer – BIC : • Développement full-stack d’une app de reconnaissance de briquets​ • Optimisation des modèles (Siamese Network et CNN) et amélioration de la fiabilité. Ré-entraînement sur la base d’images prises en condition réelles ​ • Technos : Docker, TensorFlow, scikit-learn, PostGreSQL, Redis, Falcon, OpenCV, GitData Engineer – L’Oréal R&I : • Création d’une base de données à partir de fichiers brutes venant des laboratoires • Technos : Python, Git

Fontainebleau

• Evaluated different models for forecasting inflation in R as part of professors Adrian Buss and Joël Peress’ research on real interest rates and stock price informativeness. Also tried to find an Instrumental Variable (IV) to study the relationship between interest rates and price informativeness• Data wrangling and visualization, web scraping and text analytics for multiple other professors

Belmont, Usa

• Assisted customers in wine and cheese shop by informing them about our cheese selection and respective wine pairings• Worked cash register• Prepared sandwich orders

Waltham Ma

• Assisted professor Blake LeBaron with his research and helped him update lecture material for his class on financial/economic time series forecasting• Applied advanced time series forecasting tools to daily and hourly Dow Jones Industrial price index data using R in order to assess different trading strategies

• Spearheaded research project on trading strategies surrounding share buybacks and presented results to the CEO and portfolio managers. Performed statistical analyses in Excel and Stata, and identified optimal strategy to adopt when a company held by LSV issues a share buyback• Analyzed performance of LSV’s equity funds in MySQL based on several factors, such as market cap, price-to-book and price-to-sales ratios

• Ran daily experiments with human subjects in a laboratory setting• Coded and interpreted results from interviews and/or survey questions of each experiment on a confidential basis• Translation of interview and survey questions for experiments

Supervised two young adults, assisting them with activities of daily living, in a Polish summer camp for adults with disabilities

Msc, Big Data And Business Analytics

Activities and Societies: Participation in SCOR DatathonThesis – "Addressing the Cold-Start Problem in Recommendation Systems for Music.

Bachelor Of Arts (B.A.), Economics, Computer Science And Psychology Triple Major

Activities and Societies: Division III NCAA Fencing (épée)Relevant Coursework: Econometrics, Forecasting in Finance and Economics, Data.

Option Internationale Du Baccalauréat (Oib)