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Alexandre Dehlavi

Data scientist - Machine Learning Engineer
3 missions
1 recommandation
  • Tarif indicatif
    600 €/ jour
  • Expérience3-7 ans
  • Taux de réponse100%
  • Temps de réponse2h
La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Alexandre.
Localisation et déplacement
Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 10km autour
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Compétences
Domaines d’expertise
Alexandre en quelques mots
Je suis un Data Scientist utilisant Python et Spark ML, cofondateur de Effets Mesurés (Vente de vêtements sur mesure en ligne chez mue-store.fr), dont j'ai développé l'algorithme de prise de mesure.
J'ai été habitué à produire du code de qualité grâce aux exigences et à la rigueur de ma formation au métier d'ingénieur à l'EPITA (Promo SCIA 2018, Data Science/Data Engineer)

Je peux intervenir sur des sujets en Python et Keras/Tensorflow, Pytorch, Vue.js; principalement sur des sujets de Computer vision mais aussi de NLP.

Je peux prendre en charge différentes étapes du pipeline d'intelligence artificielle :

Analyse des besoins:
- Dialogue avec le client pour permettre de cibler et exprimer clairement le besoin
- Traduction en pipeline de machine learning répondant aux critères retenus

Récupération de données :
- Scraping (selenium, scrapy)
- Appel API diverses : google sheet, pipedrive, pubmed etc.

Traitement de données :
- Lecture de fichiers
- Nettoyage et traitement de données (panda, numpy, etc)
- Stockage de données et transformation à l'aide de base SQL ou noSQL

Visualisation de données
- Librairies de visualisation de python : matplotlib, seaborn, plotly
- Génération de dashboard avec PowerBI (microsoft) et QuickSight (AWS)

Analyse, prédiction et classification de données
- Analyse préalable des données
- Entraînement de modèle de machine learning ou de Deep Learning
- Utilisation de ChatGPT pour faire du Question Answering avec une base de données vectorielle (FAISS, pinecone, etc) ou pour le lier a une API interne (recommandation de produits, etc)
- Choix des métriques de performances et analyse des performance pour valider le modèle

Création d'application conteneurisé (docker)
- Création d'API avec Flask, FastAPI
- Création d'application avec streamlit et Flask, deployement sur AWS ou GCP
Expériences
  • Cleed
    Lead Developer & Data scientist
    E-COMMERCE
    octobre 2022 - juillet 2023 (9 mois)
    Ma mission auprès de Cleed a consisté en trois réalisations principales:

    - Développement en tant que lead developer du backend pour le compte d'un client Cabinet Septembre pour une plateforme de gestion administrative de documents. J'ai été responsable du design, de l'implémentation, du suivi et de l'encadrement de l'équipe pour le backend. Le tout a suivi une méthodologie agile

    - Design, architecture, lead et développement pour une seconde version de la solution de chatbot proposé par Cleed

    - Intégration et amélioration de composante NLP pour le chatbot, notamment au travers des API de OpenAi. Liaison entre le modèle LLM et une API interne pour pouvoir raccorder le modèle à une base de données
    Deep Learning Chatbot NLP Data science Pytorch Python Lead Developer Développement Back-End Typescript AWS Architecture web Méthode agile
  • Zenly
    Style transfer from Zenly design
    INTERNET DES OBJETS
    avril 2022 - juillet 2022 (3 mois)
    Mon rôle a été dans un premier temps d'explorer les possibilités de pouvoir appliquer le style graphique que Zenly utilise, pour ses emojis, à n'importe quel emojis provenant d'une autre source.
    Puis dans un second temps il s'agissait de valider les découvertes applicables, de soumettre ces nouvelles fonctionnalités et de les accompagner jusqu’à leur mise en production.

    J'ai pu expérimenter diverses méthodes pour appliquer ce style transfer, même si la difficulté résidait dans le fait qu'il y avait très peu d'images exemples. Les expérimentations se sont principalement effectué en utilisant Pytorch et des notebook Google Colaboratory mais aussi des VM sous GCP (Google Compute Engine).
    Néanmoins de bon résultats ont permis de valider la phase exploration de la mission et d'en dégager des fonctionnalités intéressantes jusqu'à leur mise en production
    Data science Deep Learning Computer Vision Pytorch TensorFlow Python Google cloud Docker Méthode agile
  • Zenly
    Infrastructure system migration
    INTERNET DES OBJETS
    janvier 2022 - avril 2022 (3 mois)
    Paris, France
    L’environnement de production étant piloté par un système d’infrastructure-as-code qui produit des fichiers YAML pour configurer la production, mon rôle a été de mettre à jour les fichiers de définitions pour les rendre compatible avec la nouvelle version de système. J’ai du aussi m’assurer que les nouveaux YAML ainsi produit étaient conformes.

    Ma mission a aussi consisté à développer conjointement la nouvelle version du système d’infrastructure, d’y ajouter des outils de validation, des tests.
    Enfin le développement d’outils pour l’équipe d’infrastructure et les développeurs a été effectué pour pouvoir mettre à jour ou créer de nouveaux fichiers (en Typescript) de description de l’infrastructure.

    J’ai aussi développé un outil qui consiste en une application web (express/Vue.js) permettant de visualiser l’état de l’infrastructure, chaque composant avec ses informations et ses dépendances.
    Typescript Node.js Vue.js Docker Développement Back-End Google cloud Mocha Chai DevOps Kubernetes Méthode agile
3 missions Malt
  • Qualité

  • Respect des délais

  • Communication

B

Benoit-Weez-U Welding

09.02.2022

Alexandre a été très efficace pour notre mission ciblée, et très professionnel dans ses interactions avec notre équipe.

1 recommandation externe
PM

Pianotech Mk2 recommande Alexandre

Pianotech Mk2PM
Pianotech Mk2
Pianotech
22.12.2021
Rapide, sérieux et disponible, Alexandre à fait du très bon travail sur la refonte de notre site internet sachant que le thème utilisé pour Prestashop comportait de nombreux bugs à résoudre pour qu'il soit stable. Le logiciel développé sur-mesure et mis en place entre le site et l'ERP fonctionne très bien.
Formations
  • Ingénieur en Informatique, spécialité Data Science
    EPITA
    2018