À propos de Alan
Ingénieur Data Scientist de formation, diplomé de l’ENSAI (l’école National des statistiques et de l’analyse de l’information).
J’ai été responsable de pôle “Data” chez un courtier en assurance en ligne pendant plus de 6 ans.
Suite à cette expérience et aux constats que j’ai pu faire j’ai souhaité tenter l’expérience entrepreneuriale en créant la société Data Liamm il y a maintenant plus d’un an.
Cette dernière a pour mission de démocratiser la valorisation de la donnée dans les PME et ETI, et plus particulièrement l’usage du machine learning.
Je cible tous les secteurs d’activité, dès lors qu’il y a des données à valoriser !
Je me positionne comme un cabinet de conseil et de prestation en Data.
Mon domaine d'intervention est assez large, de la BI au Machine Learning, en passant le data engineering.
Dernièrement suite aux constats et expériences que j’ai pu faire j’ai voulu développé une solution “Prêt à l’emploi” afin d’industrialiser la gestion et le déploiement de modèle de machine learning pour le client.
N'hésitez pas à me contacter si vous êtes intéressé par une collaboration de quelque nature que ce soit.
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Brest (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Data LiammDirecteur-fondateurseptembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 9 mois)Brest, FranceAccompagner les PME et ETI à utiliser les solutions adéquates pour accélérer l'atteinte de leurs objectifs grâce aux leviers technologiques de la Data & IA
- AcommeAssureResponsable du service Data Scienceavril 2015 - août 2021 (6 ans et 4 mois)Brest, FranceResponsable d'une équipe de 4 Data Scientiste/Analyste Membre du comité directeur de la société Développements et maintenance de Dashboard automatisés sous Qliksense pour les différents services (Commerce, Finance, Marketing, Informatique…) et partenaires Mise en place d'API à forte valeur ajoutée basés sur des algorithmes de Machine Learning :- Optimisation tarifaire selon la concurrence et l'élasticité prix- Optimisation de l'allocation du budget marketing- Identification des clients à risques, appétents… Automatisation des processus :- Client : Faciliter le self-care sur les différents canaux qui sont le chat, mail et téléphone- Métier : Réduire au maximum la traitement manuel des salariés en terme d'extraction de données et de transformation dans Excel Collecte , traitement et analyse de données par python Réalisation d'études économique et financières :- Etude sur la rentabilité des produits- Modélisation du CA prévisionnel à court et moyen terme Stack technique : ElasticSearch, MongoDb, Kibana, QlikSense, SQL, Python, Machine Learning framework (Tensorflow, Scikit-Learn ...), Docker
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- Diplôme d'ingénieur, Data Science - Marketing quantitatif et revenue managementENSAI2015Diplôme d'ingénieur, Data Science - Marketing quantitatif et revenue management
- Licence, Économie appliquéeUniversité Paris Dauphine- PSL2014Licence, Économie appliquée