À propos de Guillaume
- Conception de modèles prédictifs via machine learning supervisé (régression, classification) et non supervisé (clustering, réduction de dimension)
- Application de modèles de deep learning pour des cas complexes : NLP (traitement du langage naturel), computer vision
- Connaissances avancées en statistiques, mathématiques appliquées, échantillonnage et validation croisée
- Conduite de projets de bout en bout : de l'exploration des données (EDA) à la mise en production
- Mise en production de modèles IA via des pipelines robustes et automatisés (MLOps, CI/CD, Docker, MLflow, Airflow)
- Versioning des modèles et des données via DVC ou MLFlow
- Déploiement de services prédictifs sous forme d’API (via FastAPI, Flask)
- Monitoring et maintenance de modèles en production pour assurer la performance et la dérive des données
- Conception de pipelines de traitement de données scalables et résilients avec Spark et Airflow
- Intégration et transformation de données issues de diverses sources : bases SQL/NoSQL, fichiers plats, APIs REST, data lakes
- Structuration et modélisation de data warehouses et gestion de la data quality dans le cadre de projets IA
- Création de dashboards interactifs avec Tableau, Power BI, Streamlit
- Analyse exploratoire et construction de KPI pertinents pour les équipes métiers : marketing, produit, finance, direction
- Extraction de données via SQL avancé, modélisation relationnelle et conception de schémas analytiques
- Maîtrise de l’A/B testing, de l’analyse statistique et de la visualisation de données pour appuyer les décisions
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- CdiscountMachine Learning EngineerE-COMMERCEseptembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)Bordeaux, FranceSupport Data Science teams in improving the reliability, scalability, and maintainability of their machine learning workflows. Main responsibilities:- Supporting debugging efforts and providing technical assistance to Data Science teams- Automating functional testing and optimizing Python codebases- Promoting maintainable code through principles such as Clean Code, SOLID, and effective refactoring- Containerizing applications and orchestrating deployment using Docker and Kubernetes
- SOPHiA GENETICSSenior Data ScientistEDITION DE LOGICIELSavril 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 2 mois)Bordeaux, France• Technical lead for machine learning modeling and deployment: mentoring of 3 junior data scientists• Developed a proprietary Python package to automate the development and deployment of predictive models in a multimodal context• Responsible for designing and deploying a custom machine learning platform to handle several data modalities (clinical, imaging, genomics data)• Contributed to medical research papers about application of machine learning on clinical use cases
- MicrosoftData Scientist ConsultantCONSEIL & AUDITmars 2019 - avril 2021 (2 ans et 1 mois)Paris, France• Delivered AI projects for several industries: manufacturing, automotive, financial services• Scaled existing machine learning models to production environments• Designed and implemented architecture for Machine Learning platforms• Educated customers about MLOps concepts and application• Trained 50 students on machine learning and Azure technologies (Microsoft AI school)
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Formations
- Ingénieur en mathématiques et modélisationINSA Toulouse2015
- Master in quantitative financeLeicester university2014