À propos de Charles
Big data / BI
Depuis quinze ans, je travaille sur le big data de bout en bout : du nettoyage, au traitement, à la restitution des données et organise la visualisation selon un storytelling adapté à la cible, pour la meilleure diffusion possible.
Architecture
Pratiquant la veille technologique constamment, et disposant d'une double culture éditeur (Microsoft) / Open Source, je suis à même de concevoir les solutions les plus adaptées aux besoins et aux capacités des équipes ainsi que de les industrialiser. Ma méthode : l'agilité !
Data science
Après une formation sur les statistiques exploratoires, la modélisation, l'analyse factorielle, les séries temporelles, les plans d'expérience, je pratique ausi les réseaux neuronaux avec le machine learning.
Expert sur python, je connais aussi la mise en oeuvre sous R.
Mécanique / industrie :
Doté d’une large culture de l’ingénierie, de la mécanique et de l’industrie, mes expériences m'ont amené à travailler sur l'impression 3D métallique.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 10 km), Marseille (jusqu’à 10 km), Clermont-Ferrand (jusqu’à 10 km)
Expériences
- DGFIPCP dataRESSOURCES HUMAINESavril 2023 - septembre 2023 (5 mois)Paris, FranceMaîtrise d’ouvrage de l’application Arche (accompagnement à la conduite du changement – Lauréate Bercy Innov)
- DGFIPExpert PostgresRESSOURCES HUMAINESjanvier 2023 - avril 2023 (3 mois)Montreuil, FranceFusion de l’ensemble des fiches de paye (5 millions) sur un seul environnement par chargement chaque nuit depuis 27 ‘couloirs’.Conception, développement et industrialisation avec un temps de chargement optimisé (processus 60 fois plus rapide que les premiers développements).
- RTECP Data engineer / Modélisation métierENERGIEjanvier 2021 - octobre 2021 (9 mois)Paris, FranceÉtude de faisabilité pour l’industrialisation des études de simulation du mix énergétique.- Recueil des pratiques métier autour de la simulation du réseau électrique France et Europe.- Modélisation UML pour la convergence des métiers de l'énergie (Corps d’hypothèse, futur du réseau, file d’attente, météo …) pour la situation du réseau électrique et l’équilibre offre/demande.- Réalisation d’un POC sous R, Rstudio, Serveur Rest, Antares, ImaGrid/Metrix avec pour objectifs :Industrialiser les processus - Faciliter le quotidien des chargés d'études, simplifier les IHM – diminuer les opérations manuelles - la traçabilité - rapidité des traitements avec des flux ciblés – baisse de la volumétrie du stockage.
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Formations
- Master M123a Statistiques - Sciences des données CNAMCNAMen cours du soir
- La fabrication additive métalliquecollege polytechnique2015Etat de l'art sur l'impression 3D métallique