À propos de Franck
Actuellement Head of Data, spécialiste de la data science, Deep Learning et Machine Learning , principalement autour du NLP, pour cela j'utilise la bibliothèque Scikit-Learn pour le Machine Learning et Tensorflow pour le Deep-Learning.
J'ai eu la chance de travailler sur de nombreux projets principalement en utilisant l'outils Dataiku pour les datascientist et le Cloud Amazon Web Services S3 (License à jour)
Spécialisé dans le développement d'application I.A grâce à ma certification "développeur datascientist", j'utilise également des technologies issus du monde du développement web tel que Django, Bootstrap, HTML, CSS ainsi que des technologies utilisés dans l'univers des bases de données comme le langage SQL et No SQL , les conteneurs de base de données tel que Docker ou encore Amazon S3.
J'interviens également auprès des métiers pour leur délivrer des solutions BI comme le Dashboarding pour le suivi des KPI pour cela je travail sur Power BI et Tableau , ou encore réaliser des analyses prédictives (ou non), que je réalise en m'appuyant sur le langage Python.
Cela fait maintenant presque 3 ans que j'utilise les technos indispensable à tous datascientist et data analyste.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 40 km)
Expériences
- Services publiquesDirecteur DataSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSjuillet 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 11 mois)Mise en place des projets et de l'infrastructure DataÉlaboration des recettes permettant de financer les grands projets de mobilité et de stationnement de demainCentralisation des multiples flux de données existantsAnalyses et restitutions BI pour les élusResponsable des politiques marketing
- Malakoff HumanisDatascientist / ingenieur IABANQUE & ASSURANCESnovembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 7 mois)Paris, FranceSpécialisé dans la Data Science, le Machine Learning et le Deep Learning, j'ai eu le plaisir de livrer divers projets sur différents domaines :IA : Création d’un modèle prédictif de détection de conversation à risque de résiliation et/ou mécontentement en analysant les conversations conseiller/clientsTravail effectuer sur Dataiku, hébergé sur Amazon Web Services S3, pour le modèle, j'ai utilisé les bibliothèques Scikit-Learn et TensorflowBI : Création d’un Power Bi de KPI utilisé par l’ensemble de la relation client dans l’analyse de leur performance. L'analyse de données s'est faites sur Dataiku, hébergé sur Amazon Web Services S3.Cloud : Création d’un shore Amazon Web Services S3, permettant de travailler la donnée via Dataiku et d’alimenter toutes formes de Base de données à des fin de développement de modèles de Deep/Learning et Machine Learning.
- Wild Code SchoolAnalyste de donnéesCONSEIL & AUDITmars 2021 - novembre 2021 (8 mois)Machine Learning : Création d'un Algorithme de recommandation de film type Netflix,Deep-Learning : Création d'un Algorithme de recherche de planète habitableBi : Dashboarding suivi KPI sur TableauBase de données : Gestion/Requêtage grâce au langage SQL et No SQL
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Formations
- DataScientistWild Code School2022I.A : Machine Learning, Deep Learning (NLP, Computer Vision, Time series), transfert-Learning, utilisation de Tensorflow et Keras Big Data : requêtes Spark, RestAPI, Docker Certification RGPD Datavisualisation, business intelligence (Matplotlib, Power Bi, Tableau ..)
- Data AnalystWild Code School2021Analyse Bi via Power Bi et Tableau Machine Learning : - Régressions (linear, multivariate) - Classifications (Trees, KNN, Logistic regressions - Clustering non supervisé (Kmeans) - Réduction de dimension (PCA) - Indicateur de performance et metrics - NLP traitement du langage naturel - Feature engineering
Certifications
- Développeur IAWild Code School2022