À propos de Ferdinand
Bonjour,
Ingénieur de formation, je me suis spécialisé dans la donnée et son traitement.
De son acquisition à sa restitution en passant par la valorisation de cette dernière je me suis très vite rendu compte que la valeur apportée dépendait de la capacité à servir à grande échelle. Je me définis aujourd’hui comme ML Engineer.
Depuis, je m'applique à faire un réel focus sur la mise en production des traitements de la donnée (du simple traitement ETL au modèle complexe de machine learning avec ré-entraînement et monitoring).
Je m'applique aujourd'hui à maintenir cette volonté chez les clients que j'accompagne en privilégiant une approche pragmatique, fondée sur la valeur apportée et la scalabilité technique.
J'ai eu l'occasion d'appliquer cela chez différents acteurs, notamment Sybel pour qui j'ai dû concevoir et développer un modèle de recommandation de bout en bout. J'ai également travaillé pour EDF afin de rédiger un état de l'art du MLOps tant sur la scène internationale qu'en France auprès de nos clients actuels.
Enfin j'ai pu mettre à profit ces nouvelles connaissances pour développer une chaîne de traitement MLops au sein du Pass Culture.
Je me ferai un plaisir d'échanger avec vous sur vos problématiques et je saurai me rendre disponible pour tout rendez-vous.
Ferdinand H.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- OSCARO.COMML EngineerAUTOMOBILEmai 2022 - février 2023 (9 mois)Asnières-sur-Seine, France
- pass CultureML EngineerCULTUREaoût 2020 - juin 2021 (10 mois)Paris, FranceJ’ai travaillé pour cette start-up d’état d’Août 2020 à Juin 2021 pour constituer l’équipe data. Nous avions comme rôle de mettre en place un algorithme de recommandation. Dans un premier temps un gros travail de data engineering a été nécessaire pour agréger tous les flux. Puis nous avons mis en place un pipeline Mlops à l’aide d’Airflow et de MLflow.
- SybelAccompagnement data & algorithme de recommendationDIVERTISSEMENTS & LOISIRSfévrier 2019 - janvier 2020 (11 mois)Paris, FranceAccompagnement d’une start-up dans le domaine des séries audio sur toute la chaîne de traitement de leurs données- Mise en place de l’infrastructure cloud sous Google Cloud Platform- Développement de l’architecture pour traiter les données de logs remontant des applications- Développement d’algorithmes de recommandation pour les utilisateurs (content-based & Matrix Factorization)
Avis
Charles
Senior Media SAS
Avis laissé le 04.09.2018
Super travail, objectifs réalisés!
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- Ingénieur GénéralisteTélécom Bretagne2017École d'ingénieur généraliste, Télécom Bretagne appartient au réseau Mines-Télécom: le plus grand réseau d'élèves ingénieur de france. Fortement orienté sur le monde du numérique, ma formation a su me donner les atouts pour apprendre et surmonter n'importe quel défi s'offrant à moi.