À propos de Laure
- Machine Learning et Deep Learning : analyse de sentiments, prédiction, classification, systèmes de recommandation, moteur d'intentions, quelque soit la data (Natural Language Processing, Computer Vision ou Timeseries), possibilité de faire des systèmes embarqués. Transfer learning pour le deep learning (utilisation de modèles pré-entraînés). Le tout avec sklearn, pandas, openCV, gensim, Stanford CoreNLP, TensorFlow, Keras ou PyTorch.
- Administration de base de données relationnelles (SQL, Postgresql, etc) ou no-SQL comme MongoDB (stockage sous forme documents), Neo4J (sous forme de graphes de données)
- Traitement et analyse de données, structurées ou non, quel que soit le format d'entrée (JSON, CSV, XLSX, ou directement à partir d'une base de données) en utilisant des techniques d'exploration de la donnée avec pandas, numpy, etc.
- Automatisation et industrialisation : Scraping de site webs (BeautifulSoup, Selenium), utilisation d'API externes pour récupérer des informations, générer des documents ou lancer un script en réaction à un événement (à l'aide de la suite Google incluant les mails, forms, sheets ; Facebook, Twitter, ...), génération de visualisations, de Dashboards, et création et maintenance d'API SaaS (Software as a Service) et d'applications (Flask, FastAPI, Django)
- DataOps / DevOps orienté Data : Déploiement sur vos serveurs Linux ou Cloud de scripts ou de base de données. Conteneurisation avec Docker. Pipeline de CI/CD (Ansible, Heroku).
- Big Data et gestion d'infrastructure : Utilisation des services clouds avec écosystèmes AWS (IAM, S3, EC2, Lambda, API Gateway, Kinesis), Google Cloud Platform, Microsoft Azure, et les outils Hadoop Spark, Kafka, etc.
- La formation et l'enseignement de sujets techniques.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Expériences
- ASSOCIATION LEONARD DE VINCIMachine & Deep Learning TeacherEDUCATION & E-LEARNINGjanvier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 5 mois)Courbevoie, FranceEnseignement de 3 cours différents : Analyse de données, Machine Learning, Deep Learning.Technologies utilisées : Python, matplotlib, numpy, pandas, opencv, gensim, nltk, TensorFlow + Keras.Concepts travaillées : Feature engineering, transfer learning, reinforcement learning, generative adversarial networks
- We Digital GardenData EngineerEDITION DE LOGICIELSjanvier 2019 - janvier 2021 (2 ans et 1 mois)Paris, France
- Missions variées dépendant des clients : automatisation, data mining, création de comptes rendus / insights à partir de données.
- En parallèle, création d'une plateforme web de User Intelligence Lab en full-stack pour le data mining, integration, collecte, l'analyse et la visualisation.
Back-end: Python, Neo4J, Stanford Core NLP et les bibliothèques usuelles de traitement de données (numpy, pandas, nltk, scikit-learn, matplotlib, Flask, Selenium)Front-end: ReactJS.
Avis
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