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Jerome S.JS

Jerome S.

Data Scientist | Machine Learning | Deep Learning

550 €/jour
Créteil, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Jerome

Notre Futur :
Féru de data sciences, j'aime trouver des insights et des solutions au problématiques grace au machine learning, et plus particulièrement au Deep Learning. Je code en python, et utilise les librairies les plus classiques (pandas, bumpy, sklearn, keras, tensorflow ou Pytorch...), mais j'aime partir d'une feuille blanche pour apporter une réponse sur mesure. Que ce soit pour de la prédiction ou de la classification.
Nous pourrons ensemble cerner la problématique, comprendre les questions soulevées, et trouver les réponses adaptées en faisant parler les données.

Mon passé :
J'ai d'abord commencé ma carrière dans les neurosciences (CNRS), où j'ai pu satisfaire ma passion pour le cerveau humain et sa complexité. Passionné d'informatique, j'ai pu explorer et assouvir un rêve en abordant la complexité neuronale sous son autre versant : L'intelligence artificielle. Aujourd'hui, je peux vivre toutes mes passions et partager cet enthousiasme qui m'embrase à chaque mission.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Créteil (jusqu’à 50 km), Créteil (jusqu’à 30 km)

Expériences

  • Charles Street Security
    data scientist
    BANQUE & ASSURANCES
    avril 2019 - mai 2021 (2 ans et 1 mois)
    Cité de Londres, Royaume-Uni
    Développement d'un algorithme de trading automatisé sur le S&P500 (analyse des données, prediction en temps réel et passage des ordres sur un compte réel)

    Développement d'un algorithme prédictif d'aide à la décision sur le Foreign Exchange (ForEx)
    python machi dee pandas Scikit-learn kera tens
  • investing.com
    data scientist
    BANQUE & ASSURANCES
    décembre 2018 - mars 2019 (4 mois)
    Tel-Aviv, Israël
    Etablir un modèle prédictif sur le S&P500 pour délivrer des signaux de tendance (haussier, neutre ou baissier) sur les différentes actions.
    Python machine deep Scikit-learn keras tens pandas
  • CENTRES DENTAIRES
    Datascientist
    SECTEUR MÉDICAL
    juin 2017 - novembre 2018 (1 an et 6 mois)
    Paris, France
    Le but était d'augmenter la rentabilité en optimisant la répartition des patients sur les différents fauteuils en fonction de leurs profils, pour permettre de maintenir un soin de qualité tout en gardant une homogénéité dans les différentes salles de soin (fatigue, répétitivité, rentabilité)
    python pandas Machine learning Scikit-learn keras TensorFlow

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