À propos de Amaël
Autodidacte de la Data (Analyst/Engineer/Scientist), fan de Text Mining/NLP/NLU, de DataViz et de Machine/Deep Learning, j'aime apprendre et résoudre des problématiques complexes. Ouvert d'esprit et curieux, j'ai pu apporter mon savoir faire et mon savoir être dans des entreprises de renom de divers secteurs (télécoms, marketing, publicité, grande distribution, IT, Transport, etc).
De plus, je suis passionné de développement personnel et humain, et j' affectionne tout particulièrement le partage et le transfert de connaissances et/ou de compétences.
Enfin, je pourrais me résumer avec ces adages que j'apprécie tout particulièrement:
"l’autodiscipline est la reine des compétences, car c’est celle qui permet d’acquérir toutes les autres"
"Personne n'est gagnant tant que tout le monde n'est pas gagnant."
"If you want to go fast go alone. if you want to go far go together"
C'est avec ce mindset que je mettrais au sein de vos équipes mes compétences dans la réalisation de vos objectifs.
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Sibylone (ex BI consulting)Consultant Data Scientistjanvier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 5 mois)
- CIMPA PLM ServicesData Scientistnovembre 2020 - décembre 2021 (1 an et 1 mois)Sèvres, FranceModélisation des instructions de maintenance des produits Airbus (approche par modélisation sémantique):- Parsing de fichier XML générant les manuels de maintenance (Beautifulsoup)- Natural Language Processing avec R et Python (spaCy, NLTK, Gensim) extraction d'entités (POS tagging, Name Entity Recognition, Dépendance Syntaxique)- Analyse de données et Data visualisation (Shiny, Graph DB, Plotly, Seaborn, Bokeh)- Machine Learning supervisé en Python pour classification des phrases en instruction / pas instruction (RandomForest, XGBoost, Naive Bayes, SVM, Voting Classifier)- Machine Learning non supervisé en Python, réduction de dimension, topic modeling, clustering des tâches de maintenance et visualisation (TruncatedSVD, NMF, TSNE)- Construction et alimentation de base de donnée en Python (via sqlalchemy) permettant de capter l'ensemble des informations nécessaire à la génération automatique d'un planning optimisé de maintenance.
- CIMPA PLM ServicesSolution Builder Oraclejuillet 2020 - octobre 2020 (3 mois)Projet de pseudonymisation de données des espaces utilisateurs de la CNAM- Développement Oracle PL/SQL- Scripting Shell – Ordonnancement $U
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- Power BI Data Analyst AssociateMicrosoft2022