À propos de Julien
Ingénieur en Informatique spécialité Big Data, je suis passionné de Data Science, d’intelligence artificielle et de nouvelles technologies. Ces domaines offrent la possibilité de toucher à de nombreux secteur d’activités et problématiques métiers, c’est pour cela que je me suis inscrit sur malt afin de pouvoir réaliser des missions captivantes et mettre mes compétences à votre service pour vous accompagner dans vos nouveaux défis !
Linkedin : Julien Roumagnac
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lyon (jusqu’à 50 km)
Expériences
- UbisoftData ScientistJEUX VIDÉO & ANIMATIONseptembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 9 mois)Lyon, FranceWorking on In Game player exeprience personalization & recommandation
- AVISIAConsultant Data scientistAGENCE & SSIImars 2020 - septembre 2022 (2 ans et 6 mois)Lyon, FranceAvisia internal roles :○ Lead of a computer vision R&D project : developement of a web application to detect & localize specifics objects in a picture using Deep Learning○ GCP Machine Learning Engineer instructor : co-creation of a study path for the certification (main ressources, milestones, trainings necessary to be ready for), co-animation of training sessions, mentoring participants during the process○ Contributor : Particpation to internal streams to present technical subject, feedbacks etc and Internal articles writingWithin the DATA & AI Lab of a major player in fashion and luxuryMissions :Scoring Categories of Interest (Machine Learning):○ Development of Machine Learning algorithms for scoring customer appetence to different defined product categories○ Analysis of the model with XAI methods (AI Interpretation) to allow business teams to understand the algorithm's decisions○ Development of a model training/scoring/monitoring pipeline○ Analysis and monitoring of prediction results, comparing it to traditional methods.○ Automation of this pipelineEmailing optimization (Deep Learning):○ Implemented a product recommendation algorithm for the customer's next purchase for an email prioritization context to select the most relevant emails for each customer○ Development of the algorithm based on an LSTM architecture○ Development of Dataiku training & scoring flows○ Development of a dash web app to allow business teams to easily interact with the algorithm○ Development of the first Dataiku use case of the company => participation in various tests and reflection on the implementation, use and governance of the tool for future projectsElaboration of ML Engineering / ML Ops best practices:○ In collaboration with the Lead ML Engineer :○ Realization of workshops to define the ML Ops needs of the team.○ Definition of the best practices to be implemented○ Design of the generic ML ops architecture for the Lab's ML projects○ Application of this architecture to my project Categories of interest○ Coaching other Data Scientists to implement this architecture on their projectsAnalysis and specific developments :○ Analysis and understanding of the customer base○ Study of available data sources (customer data, web browsing and social networks)○ Statistical analysis and cross-referencing of data sources○ Data processing and cleaning, creation of DataMarts dedicated to analysis○ Definition of KPIs in collaboration with the Business Analyst○ Development of customer segmentation and analysis methods based on KPIs○ Development of a Machine Learning algorithm for scoring the appetence of customers for the purchase of a 1st "ready to wear" purchase during the next month.
- VOLPI IMMOBILIERData ScientistIMMOBILIERaoût 2020 - septembre 2020 (1 mois)Lyon, France#Python #MachineLearning #Scikit-learn #Xgboost #pandas #API #Flask #Pickle-> Création d’un estimateur de valeur de biens immobiliers :• Etude de la faisabilité et cadrage du projet• Analyse des sources de données• Analyse statistique et traitement des données• Construction de la base d’études• Développement et optimisation d´un algorithme de régression• Compression de l’algorithme pour son utilisation en production• Mise en production de l’algorithme d’estimation via une API Flask• Création d’une routine permettant de mettre à jour l’algorithme régulièrement pour prendre en compte les nouvelles données disponibles
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