À propos de François-Pierre
Ingénieur polytechnicien et docteur en mathématiques appliquées, je mets mon expertise en recherche opérationnelle, optimisation mathématique et prévision de séries temporelles au service des entreprises.
Fort d’une expérience en R&D chez Ida, où j’ai développé et déployé des algorithmes avancés à grande échelle, et d’une solide formation académique, je combine rigueur scientifique et pragmatisme opérationnel.
Je propose des solutions sur mesure, allant de la conception de modèles innovants à leur mise en production rapide. Mon approche repose sur des techniques de pointe (machine learning, chaînes de Markov, optimisation mathématique, etc.) et une capacité éprouvée à répondre aux contraintes réelles des entreprises.
Ce que je peux apporter :
- Développement de modèles prédictifs pour améliorer vos décisions stratégiques.
- Optimisation de vos processus grâce à des algorithmes robustes et performants.
- Mise en production rapide et fiable, avec suivi post-déploiement pour une amélioration continue.
- Langages et outils : Python, JAX, SQL, et autres technologies adaptées à vos besoins.
Pourquoi moi ?
Avec un parcours alliant excellence académique (polytechnicien, doctorat et publications scientifiques primées) et expérience terrain dans une start-up dynamique, je comprends les enjeux à la fois techniques et business de vos projets. Ensemble, nous ferons passer vos idées de la théorie à des résultats concrets.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Italien
Capacité professionnelle limitée
Chinois
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- IDAResearch Data Scientistoctobre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 8 mois)Paris, FranceJe suis responsable de la R&D chez Ida, une startup dédiée à l'optimisation des commandes de produits frais. J'y développe et mets en production des algorithmes avancés qui prévoient la demande, fiabilisent les données de stocks et proposent des commandes optimales.➤ Prévision de séries temporelles : Développement de modèles de machine learning pour prévoir la demande en produits frais.➤ Modélisation et fiabilisation des stocks : Utilisation de modèles basés sur les chaînes de Markov cachées (Hidden Markov Models) pour améliorer la fiabilité des données de stock en temps réel.➤ Optimisation des recommandations de commandes : Conception d'algorithmes de recommandation basés sur des méthodes de recherche opérationnelle, incluant la programmation dynamique et la programmation linéaire en nombres entiers, pour maximiser la rentabilité.➤ Déploiement et suivi en production : De la recherche initiale au suivi post déploiement, je supervise l'intégralité du cycle de vie de mes modèles, incluant le déploiement opérationnel dans des centaines de magasins en Europe, garantissant une optimisation continue et une adaptabilité aux données réelles.➤ Management & encadrement : Supervision de plusieurs stagiaires en data science et modélisation mathématique.➤ Présentations clients : Présentation des résultats et de la solidité scientifique de nos algorithmes aux clients actuels et potentiels.
- HSK levelSolopreneur & Substack Bestsellermai 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 1 mois)HSK Level est une web-application innovante que j'ai créée pour évaluer et perfectionner les compétences en chinois des apprenants. En tant que solopreneur, j'ai assuré l'ensemble du cycle de développement et de gestion, de la conception technique à l'animation de la communauté d'apprentissage en ligne.➤ Développement et programmation : Création complète de l'application en utilisant ReactJS, PHP, MySQL et Git, de l'interface utilisateur à l'architecture back-end.➤ Modélisation mathématique et intelligence artificielle : Conception de modèles prédictifs basés sur des recherches scientifiques et améliorés grâce au Machine Learning. Ces modèles sont ajustés en continu grâce aux données réelles des utilisateurs, garantissant une progression optimisée de l'apprentissage.➤ Newsletter hebdomadaire à succès : Création de Chinese Grammar Gems, suivie par plus de 40,000 abonnés, classée dans les bestsellers sur Substack.➤ Animation d'une communauté de +100,000 passionnés de chinois : Gestion active de communautés sur Instagram (60k+), Facebook (29k+), Twitter (14k+) et TikTok (1 k), avec des stratégies de marketing de contenu éprouvées pour stimuler l'engagement.➤ Statistiques d'utilisation et impact : Plus de 120,000 tests réalisés et 5 millions de réponses enregistrées, offrant une vue d'ensemble unique sur le niveau des apprenants et sur l'évolution de leurs compétences.➤ Gestion complète et autonome : Supervision de toutes les étapes du projet – développement, tests, déploiement et maintenance – en garantissant un service de qualité et une évolution continue de la plateforme.
- CNRS - Centre national de la recherche scientifiqueChercheur postdoctoralseptembre 2021 - avril 2022 (7 mois)91120 Palaiseau, FranceJ'ai développé des outils d'optimisation numérique pour le transport optimal appliqué à l'économie. J'ai travaillé avec les économistes Francis Kramarz et Philippe Choné.➤ Modélisation mathématique du marché du travail grâce au transport optimal➤ Programmation du modèle en Python (JAX), simulations numériquesPublications scientifiques :• F-P. Paty, P. Choné, F. Kramarz. Algorithms for Weak Optimal Transport with an Application to Economics
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Formations
- Doctorat, Mathématiques appliquéesInstitut Polytechnique de Paris2021Doctorat, Mathématiques appliquées
- Diplôme d'ingénieur, Mathématiques appliquéesÉcole Polytechnique2018Diplôme d'ingénieur, Mathématiques appliquées