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Flavio DuranteFD

Flavio Durante

Data Scientist | ML Engineer 🤖📈

250 €/jour
Toulouse, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Flavio

Data scientist / ML engineer, je prends un problème métier de la donnée brute jusqu'au modèle en production et je livre aussi l'application qui l'expose. C'est mon double profil data + dev qui fait la différence : je ne m'arrête pas au notebook, je déploie.

Sur mon produit AIDataPME, j'ai conçu et mis en production 8 modèles ML pour le e-commerce : scoring de churn, segmentation client (RFM) et produit (HDBSCAN), prévision de stock (LightGBM) et de trésorerie (Prophet). J'ai industrialisé le pipeline complet — ingestion → transformation (dbt/BigQuery) → modèles → restitution et orchestré sur GCP, conteneurisé Docker, infra Terraform, suivi MLflow. J'ai aussi développé seul la plateforme SaaS qui expose ces modèles : dashboard React/TypeScript, back Node/Express, base PostgreSQL.

Avant ça : 3 mois Teaching Assistant chez Jedha (mentorat de 23 étudiants en data/ML), et une mission data scientist chez OXJNO (EDA, feature engineering, prototypes ML).

Ma façon de travailler : comprendre le besoin réel avant la moindre ligne de code. Utilisateur quotidien des outils de dev IA (Claude). Autonome, exigeant sur la qualité.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Italien

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Capacité professionnelle limitée

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance

Expériences

  • AIDataPME
    Fondateur - Développeur de solutions ML pour E-commerce
    E-COMMERCE
    janvier 2026 - Aujourd'hui (5 mois)
    Toulouse, France
    Création de A à Z d'une solution basée sur le Machine Learning destinée à optimiser les performances des acteurs du e-commerce. En tant que fondateur et développeur unique, j'ai piloté l'intégralité du cycle de vie du produit, de l'idéation au déploiement.

    - Conçu et déployé 8 modèles ML en production : scoring de churn, segmentation client (RFM) et produit (HDBSCAN), prévision de stock (LightGBM) et de trésorerie (Prophet).

    - Industrialisé le pipeline complet : ingestion → dbt/BigQuery → modèles → restitution, orchestré sur GCP, conteneurisé Docker, infra Terraform, suivi MLflow.

    - Conçu et développé de A à Z la plateforme SaaS B2B multi-tenant qui expose les modèles : dashboard React/TypeScript, back Node/Express, PostgreSQL, déployée sur GCP / Cloud Run.

    - Intégrations d'API e-commerce (Shopify, Klaviyo, Google Ads) et modélisation de données métier hétérogènes (commandes, clients, stock).

    - Cycles de déploiement client en 10 jours. Site web de l'entreprise (thème WordPress sur mesure).
  • Jedha
    TA - Teacher Assistant
    EDUCATION & E-LEARNING
    octobre 2025 - décembre 2025 (2 mois)
    Encadrement technique et pédagogique d'une classe de 23 élèves dans leur apprentissage de l'analyse de données.

    - Mentoring et conseil : Accompagnement personnalisé pour aider les élèves à surmonter leurs blocages techniques et méthodologiques.

    - Évaluation : Correction d'exercices et de cas pratiques orientés Data Analysis.

    - Polyvalence technique : Soutien sur de multiples langages de programmation et plateformes Cloud tout au long de leur cursus.
  • Oxjno
    Data Scientist / Data Analyst
    janvier 2025 - mars 2025 (2 mois)
    Conception et mise en œuvre d’analyses de données avancées et d’expérimentations ML/DL pour éclairer les décisions stratégiques et répondre aux besoins métiers.

    • Prétraitement & exploration : nettoyage rigoureux des données, étude exploratoire pour extraire des insights et préparation de jeux de données par feature engineering (clustering, segmentation client)
    • Visualisation & reporting : création de tableaux de bord et de visualisations interactives (Power BI, Plotly) et rédaction de rapports clairs, adaptés aux directions métier.
    • Modélisation & prototypage : développement de prototypes de modèles de Machine Learning et Deep Learning, suivi des expérimentations (MLflow) pour assurer traçabilité, comparaison et optimisation des performances.
    • Déploiement & automatisation : conteneurisation des modèles via Docker pour en faciliter le déploiement en production et garantir la reproductibilité des pipelines.
    Machine learning Deep Learning MLOps Docker Data visualisation

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Formations

  • Deep Learning Specialist
    Codecademy
    2025
    Spécialisation en Deep Learning avec Tensorflow
  • Machine Learning Avancé
    School Of AI Italy
    2024
    Approfondissement des techniques avancées de Machine Learning

Certifications

Compétences

Catégories