À propos de Fabrice
Titulaire d'un Master en Data Sciences (Ecole Polytechnique) et d'un Master en business et entrepreneuriat (UC Berkeley), je souhaite tirer profit de mes multiples expériences professionnelles afin d'accompagner des entreprises de toutes tailles afin de mettre en place des outils d'analyse de données allant de la conception de "proof-of-concept" à la conception de "large-scale application".
De plus ma maîtrise des méthodologies scrum et lean startup font de moi le partenaire idéal pour vous aider à mener vos projets au bout.
Ouvert à des collaborations à court moyen ou long terme avec des agences et SSII.
Expertises Métiers:
- Publicité digitale (adtech)
- Investissement
- Marketing digital
- Entrepreneuriat
- Investissement en Afrique (Afrique de l'ouest)
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris 4e Arrondissement (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 60 km)
Expériences
- janngofullstack data ScientistE-COMMERCEfévrier 2019 - Aujourd'hui (7 ans et 4 mois)Paris, FranceCréée en 2018, Janngo est le premier "startup studio social en Afrique" et a pour mission de venir en aux PMEs Africaines via du Saas.En collaboration directe avec le CTO j'avais pour mission la mise en place et l’implémentation de la stratégie "data" de l'entreprise.Principales tâches:- Développement de la stratégie "data" de l'entreprise et mise en place de partenariat avec des entreprises externes.- Mise en place d'un data lake utilisant google Bigquery & google appscripts- Création de rapports automatisés pour les équipes métiers: bigquery, Google appscript & google analytics- Réalisation de POC et validation marché: Django, React, TensorFlow, Fast.ai- Développement web: Kotlin, React, Firebase, Spring Boot
- Keymanticsdata scientistEDITION DE LOGICIELSmars 2017 - janvier 2019 (1 an et 11 mois)Paris, FranceCréée en 2017, Keymantics est la première plateforme de ciblage par "mots clés" dans le display (RTB).Mon rôle consistait implémenter et déployer les modèles d'intelligence artificielles et l'infrastructure permettant l'automatisation, le monitoring et l'audit de ces derniers.Quelques tâches réalisées:- Mise en place de la plateforme data science de l'entreprise permettant l'entrainement automatisé et la mise en production d'une dizaine de modèles de machine learning par jour (Spark, AWS EMR, AWS Sagemaker, H2O)- Mise en production de modèles à faible latence: 10⁴ requêtes par seconde, ~1 micro-seconde de latence (MLeap, scala, vertx)- Creation de la d'un datawarehouse permettant de stocker et d'analyser plus 100Go de logs par semaine (AWS S3, AWS Athena, Elastic Search, Tableau)Quelques problèmes résolus (machine learning):- Prédiction de taux de clic- Extraction de contenu web (Named Entity Recognition)- Suggestion de mots-clés- Classification et recommandation de documents
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Formations
- Master data scienceEcole Polytechnique, Palaiseau, France2017
- Master Bussiness & entrepreneurshipUC Berkeley, Berkeley, USA2017