À propos de Amélie
Data Engineer/Scientist et Data Analyst, diplômés respectivement de l'École Polytechnique et d'HEC Paris, nous vous épaulons dans la valorisation de vos données. Voici les trois atouts de notre double profil.
1) Forts d'une compréhension globale des problématiques liées à la data, nous vous accompagnons durant toutes les étapes de production de votre projet data :
- définition des besoins en matière d'exploitation des données (compréhension business, diagnostic du potentiel de valorisation de la data)
- construction et déploiement de pipelines de données et adaptation/optimisation de pipelines existants
- mise en production de modèles de machine learning
2) Avec plus de 5 ans d'expérience en tant que data scientist/data engineer dans la Silicon Valley pour Adrien (énergie, environnement, santé), et une formation intensive en data science/data analytics pour Amélie, nous apportons :
- des compétences en software engineering/dev back-end (Python, Java, C++, Matlab, Scala) & cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure)
- des connaissances de pointe en data mining et machine learning, notamment en deep learning - computer vision et natural language processing (NLP) - librairies scikit-learn, tensorflow, pytorch, nltk, pandas, etc.
- et un regard stratégique sur la transformation digitale et l'innovation dans l'intelligence artificielle
3) La force de notre double compétence réside enfin dans notre capacité à réduire le fossé entre business et technologie, et à proposer des insights data concrets et actionnables. Soucieux de rendre nos résultats exploitables par vos équipes, nous avons développé de solides compétences en matière de data visualisation et de storytelling pour réaliser le dernier kilomètre avec vous, grâce à des outils de BI et de visualisation de données comme Tableau Software ou Power BI.
Pour plus d'informations sur nos parcours, rendez-vous sur nos profils LinkedIn :
Adrien Boch et Amélie Vogel
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Evidation HealthData engineer/scientistSECTEUR MÉDICALmars 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 3 mois)San Francisco, États-UnisElaboration de pipelines de collecte de données d'objets connectés (smartphones, smartwatches, etc.) dans le cadre d'études cliniques virtuelles et à grande échelle.Analyse des données, clustering des participants en vue de distinguer des patterns dans les trajectoires patient vers les différents outcomes.
- Also EnergySenior data scientistENVIRONNEMENToctobre 2015 - novembre 2019 (4 ans et 1 mois)San Francisco, États-UnisLead analytics programmer/data scientist sur Virtual Irradiance, solution SaaS d'estimation en temps réel de l'ensoleillement alimentant des flottes de panneaux solaires (tant chez le particulier que chez les fournisseurs de réseau électrique).L'estimation d'ensoleillement se fait via un modèle de computer vision (deep learning) sur des images satellite, calibré avec des données de stations météo au sol.
- Stanford UniversityResearch AssistantENERGIEseptembre 2013 - juillet 2015 (1 an et 10 mois)Stanford, États-UnisAu sein du Reservoir Simulation Research program (SUPRI-B) du département d'Energy Resources Engineering de l'université de Stanford, recherche et mémoire sur des stratégies d'upscaling dans les simulations de flux pétroliers au sein de structure géologiques.
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Formations
- Diplôme d'ingénieur de l'École polytechniqueÉcole polytechnique2013Cursus Grande Ecole de l'Ecole polytechnique Spécialisation en mathématiques appliquées
- Master of Science in Energy Resource Engineering, Stanford UniversityStanford University2015- Simulation - Optimisation des systèmes énergétiques - Algorithmes et structures de données (CS106B) - Machine learning et data science (CS229, Andrew Ng) - Assistant de recherche au sein du Reservoir Simulation Research program (SUPRI-B)
Certifications
- Data Analytics/Data Science intensive bootcampIronHack2020
- Stanford University Code In PlaceStanford University