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Guillaume LagardeGL

Guillaume Lagarde

Data scientist, Machine Learning, Algorithmique

800 €/jour
1 projet
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Guillaume

Expert en algorithmique, data science et machine learning, avec une expérience académique (normalien, doctorat, CNRS) et industrielle (Criteo). Je propose des services d'analyse de données, de conseil, de développement et de formation. En combinant mon expertise technique et ma compréhension des enjeux commerciaux et industriels, je suis en mesure de vous accompagner dans la réalisation de vos projets. Voici quelques exemples de services :

  • Analyse de données
  • Etude et rapport des meilleures solutions existantes pour votre besoin en machine learning, IA et algorithmique
  • Développement de POC et projets exploratoires, ainsi que leur mise en production
  • Formation et conseil en machine learning, IA, algorithmique

N'hésitez pas à me contacter pour que l'on discute de vos projets et voir comment nous pouvons collaborer pour atteindre vos objectifs.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Criteo
    Machine Learning Engineer
    HIGH TECH
    septembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 9 mois)
    Paris, France
    Machine learning engineer in the product recommendation team at Criteo AI Lab. I was involved, among other things in:
    - developing large-scale recommendation systems with AI and deep embeddings, impacting billions of users,
    - analyzing large amounts of data, sometimes very noisy, including data from large-scale AB tests, to evaluate the quality and impact of new recommendation models before making deployment decisions, but also to improve models or isolate segments where models have a positive impact on business,
    - reading the literature and working closely with Criteo's research team to translate academic and theoretical models into testable models and put them into production,
    - supervising an intern working between the research team and the production team to put a recommendation model (based on a ranking and classification metric) into production,
    - giving lectures and tutorial sessions at Paris Dauphine in the master IASD, on vision learning and semantic search using embeddings and neural networks.
  • Centre National de la Recherche Scientifique
    Postdoctoral Researcher
    septembre 2019 - août 2021 (1 an et 11 mois)
    Bordeaux, France
    Two main topics:
    - DeepSynth CNRS project: program synthesis guided by machine learning. This led to an AAAI paper and we created an open source software which is available here: https://deepsynth.labri.fr/
    - Development of fast hierarchical clustering algorithms with approximation guarantees. This led to two ICML papers and the implementation of the algorithms in Cython.
  • KTH Royal Institute of Technology
    Postdoctoral Researcher
    septembre 2018 - septembre 2019 (1 an)
    Stockholm, Sweden
    I worked on hardness of approximation of optimization problems. My research touched on topics such as sum-of-square algorithms, extremal set theory, the polynomial calculus proof system, and moderately exponential time algorithms for constraint satisfaction problems.

Avis

5,0

sur 1 évaluation

D

Delphine

Research to business

Avis laissé le 04.05.2023

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Formations

  • Theoretical Computer Science
    Ecole normale supérieure de Lyon
    2015
    Theoretical Computer Science
  • Doctor of Philosophy - PhD, Computer Science
    Université Paris Diderot
    2018
    Doctor of Philosophy - PhD, Computer Science

Compétences (18)

Catégories