À propos de Adate
Docteur en mathématiques appliquées avec plus de 12 ans d’expérience en data science R&D, je conçois des modèles de Machine learning, Deep learning et autres outils d'IA basés sur les statistiques Bayésiennes non paramétriques, les équations différentielles stochastiques (EDS), les algorithmes d’optimisation stochastique ainsi que des Heuristiques et Méta-heuristiques pour analyser, optimiser et prédire des phénomènes complexes (séries temporelles bruitées, volatilité financière, turbulence, etc.) et résoudre des problèmes de planification, d’ordonnancement et traitement automatique du langage naturel (NLP).
Ce que je propose :
• Modélisation stochastique de séries temporelles (énergie, finance quantitative, systèmes physiques, etc.)
. Développement de modules d'IA
• Développement de modèles bayésiens pour la prédiction en environnement incertain (PyMC, NumPyro…)
• Audit technique de modèles prédictifs (interprétabilité, incertitude, robustesse)
• Mise en place de workflows de data science avancée (Python, MCMC, inférence variationnelle)
• Aide à la rédaction scientifique ou vulgarisation technique (conférences, rapports, etc.)
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Allemand
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 30 km), Orléans (jusqu’à 30 km)
Expériences
- DATAPOLE,Data scientist, responsable R&DEDITION DE LOGICIELSjanvier 2012 - janvier 2025 (13 ans)Paris, France○ Suivi des projets R&D, collaboration avec les organismes de recherche.○ Chargé de la conception et du développement des modules d'IA.○ Conception, implémentation et maintenance d'une chaîne de traitement composée de plusieurs modules dont :• un module pour l'extraction, le traitement et l'intégration des données utilisant un ETL développé en Interne• un module de modélisation et de prévision basé sur des modèles de Machine learning (GAM, GAMLSS, XGboost, forêts aléatoires, Réseaux de neurones percetron multicouche, réseaux LSTM)• un module de test et déploiement de modèles de Machine learning utilisant Plumber, Docker et des outils de GitLab○ Utilisation de modèles de machine learning et de Deep Learning (Naive Bayes, Regression logistique, LDA et Réseaux de neurones) pour l'analyse de sentiment et la classification de documents dans des projets de traitement automatique du langage naturel (NLP).○ Implémentation d'algorithmes d'optimisation stochastique, d'Heuristiques et Métaheuristiques pour résoudre des problèmes de planification et d'ordonnancement. Test et validation du choix des algorithmes d'optimisation, Écriture des contraintes opérationnelles en Groovy pour le moteur de règles DROOLS.○ Développement d'un outil d'automatisation des processus d'analyse et de simulation de données.○ Développement d'outils de visualisation utilisant les packages ggplot2 et Shiny de R; Matplotlib et Seaborn de Python.○ Test et intégration des outils et processus développés.○ Rédaction de spécifications fonctionnelles et techniques des solutions proposées.○ Encadrement des stagiaires en Data science○ Publication d'articles de vulgarisation des concepts et applications de l'intelligence Artificielle.○ Veille technologique
- INRA (Institut National de Recherche Agronomique)Ingénieur Expert en statistiqueCENTRES DE RECHERCHEjanvier 2008 - janvier 2009 (1 an)Paris, France○ Etablissement de plans d'expérience et développement de protocoles de collecte des données.○ Extraction, prétraitement, analyses statistiques des données de biologie sous SAS et R○ Collecte et nettoyage de données génomiques obtenues par spectrométrie de Masse.○ Utilisation de modèles statistiques pour identifier et caractériser des motifs fréquents dans les spectres.
- France Telecom Recherche et Développement,Chargé d'études statistiquesjanvier 2002 - janvier 2003 (1 an)Paris, FranceProject : Etude du comportement des utilisateurs d'un site intranet d'entreprise.○ Collecte des logs de connexion au site, transformation et enrichissement des données par croisement avec d'autres sources de données.○ Mise en évidence et caractérisation de groupes d'utilisateurs du site par des méthodes de statistique multivariée, de Data mining et Texte mining.
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Formations
- Doctorat en Mathématiques AppliquéesUniversité Paris IX-Dauphine2008Doctorat en Mathématiques Appliquées
- DEA de Mathématiques - InformatiqueUniversité de Versailles2002DEA de Mathématiques - Informatique