Description

Je possède une formation Ingénieur en 'data science' ainsi que quatres ans d'expériences dans l'industrie dans ce domaine. Ma spécialisation est dans l'analyse de données de capteurs et plus généralement dans les séries temporelles. J'ai réalisé des outils de prédiction, d'optimisation et de classification.

Principales compétences:

En data science

- Python et R, Machine learning et deep learning avec tensorflow

- Master en statistiques

En machine learning engineering:

- Utilisation du cloud avec GCP, azure

- Bonne pratique de programmation avec unit testing, documentation et code versioning

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Grenoble (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à km), Marseille (jusqu’à 100 km), Lille (jusqu’à 100 km), Lyon (jusqu’à 100 km)

SunCulture
Data Scientist
INTERNET DES OBJETS
juillet 2019 - avril 2020 (8 mois)
Nairobi, Kenya
Prédiction de défaut de paiement pour des agriculteurs en utilisant les données de capteurs.

Deep learning avec Keras et Tensorflow
Implémentation de 14 méthodes de classification
Utilisation du cloud avec GCP et Azure
Impact sur le risque de prêt, diminué jusqu'à cinq fois
Deep Learning TensorFlow Internet des objets
Freelance
Data scientist
EDITION DE LOGICIELS
août 2018 - Aujourd'hui (7 ans et 9 mois)
Grenoble, France
A/B Testing pour évaluation de l'efficacité d'une campagne de communication.
Statistiques R
Energy Research Institute At NTU
Data scientist internet des objets
ENERGIE
janvier 2016 - avril 2018 (2 ans et 3 mois)
Singapour, Singapour
Le projet, nome Smart Multi Energy System (SMES), est un projet de plusieurs millions d'euros qui vise à créer un système de gestion de l'énergie pour les bâtiments industriels permettant de réduire la consommation énergétique de 30%. J"était dans ce projet en charge de l'analyse des données.

J'ai realise les missions suivantes:
Réalisation d'un module complet d'optimisation de l'énergie dans les bâtiments. Ce module permet d'optimiser en temps réel le stockage de l'énergie en contrôlant la charge des batteries. Le module prend en compte également des situations complexes tels que plusieurs bâtiments interconnectes via des circuits d'eau chaude ou froide.

Développement d'un framework de Fault Detection and Diagnosis pour cibler les pertes d'énergie dans l'air conditionne. Il permet notamment de détecter des capteurs qui mal fonctionnent, des problèmes d'ordonnancement. Réalisation d'algorithmes de predictions pour la consommation énergétique d'une dizaine de bâtiments, ainsi que pour la production énergétique de pannaux solaires.

J'ai pu également gagner une expérience solide dans l'utilisation du langage statistique R. Ainsi que dans la manipulation des données IoT: visualisation et data cleaning.
Développement prediction Optimisation