À propos de Florian
- Modèles prédictifs / ML quantitatif / analyse de données
- IA générative / NLP
- Dashboard interactif / visualisation / pipeline
- Développement back-end (API, base de données, scraping)
- Université de Genève : analyse de séries temporelles multivariées (mouvements, regards, voix) pour modéliser la dynamique d’équipes médicales en situations critiques. Développement d’indicateurs, automatisation du prétraitement des données et création d’un dashboard interactif (Plotly / Dash).
- B Consultant : développement d’un système d’automatisation de revue de littérature (web scraping, algorithme de classification). Puis, en CDI durant deux ans, responsable du développement back-end de l’application (API, intégration ML, gestion BDD).
- Weeki : conception de systèmes de génération de contenu automatisés (posts LinkedIn, scripts vidéo, …) et d’un système de gestion des connaissances, basés sur des LLMs (OpenAI / GPT).
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- FreelanceData ScientistCONSEIL & AUDITmars 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 3 mois)Développement d'une application pour l'extraction et la classification d'articles scientifiques, dans le cadre du projet NOE.Poursuite du projet TeamVision en tant qu'indépendant.
- Université de GenèveAssistant de recherche - Projet TeamVisionCENTRES DE RECHERCHEseptembre 2019 - août 2022 (2 ans et 11 mois)Geneva, SwitzerlandModélisation des dynamiques de coordination dans le cadre de simulations médicales (réanimation cardiopulmonaire, urgences ambulatoires, prise en charge d'un patient agressif, ...). Création d'un pipeline d'analyses et d'indicateurs basés sur les mouvements corporels et les prises de parole des participants. Développement d'un prototype de dashboard analytique. Participation à la rédaction d'une publication scientifique.
- Université de GenèveStagiaire recherche en sciences affectives - Projet EmoDemosCENTRES DE RECHERCHEfévrier 2019 - août 2019 (7 mois)Geneva, SwitzerlandModélisation du développement cognitif et socio-émotionnel chez une population de jeunes musiciens. Acquisitions sur le terrain, utilisation de modèles linéaires mixtes, analyses des données, participation à une publication soumise à un comité de lecture.
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Formations
- Master 2 (M2), Sciences Cognitives pour l'EntrepriseUniversité de Lille − sciences humaines et sociales2019Master 2 (M2), Sciences Cognitives pour l'Entreprise