À propos de Lorraine
Senior Data Scientist | Machine Learning Engineer, +10 ans d'expérience, je livre des solutions ML robustes de bout en bout — de la modélisation à la mise en production — dans des environnements critiques et réglementés.
🤖 Les**Spécialités** : NLP, IA, Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Large Language Models (LLM), Structuration d'équipes data.
💡 Les Expertises & Les Services:
- Classification et prédiction
- Traitement et prédiction d'images
- Prédiction de séries temporelles
- Visualisation des données
- Segmentation client
- Lutte contre la fraude
- Scoring client
- Scrapping Web
- OCR sur documents numériques
- Exploration de tendances textuelles
- Extraction d'entités ou d'information dans des textes
- Détection d'anomalies
- Fine-tuning de LLM
⚙️ Les Technologies
-Backend & Data: Machine Learning, Deep Learning (PyTorch, TensorFlow) , Python (Flask, Django), ETL, NLP, Pandas
-Scrapping: Python, Scrapy, Selenium, BeautifulSoup
-BDD: SQL
-Infra: Snowflake
🎓 Diplômes: Télécom Paris Tech.
🎓 Certifications: MLOps, Snowflake.
🌍 Mobilité: Travail en Ile-de-France selon distance. Travail à distance (full remote possible), non disponible pour déplacements. Suivi hebdomadaire.
🌐 Expérience Sectorielle : Banque/Finance , Tech/SaaS, Sécurité Numérique, IoT
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Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Bold & CuriousLead Data Scientist (Consultant indépendant)CONSEIL & AUDITdécembre 2025 - mai 2026 (5 mois)Paris, France🚀Ce que j'ai livré :-> Conception et déploiement de fonctionnalités IA clés :- Un moteur de recherche sémantique (embeddings, récupération de vecteurs),- Un système de génération de listings par IA (LLM et modèles de diffusion),- Un système de suggestion de prix.-> Définition d’une feuille de route ML complète avec les fonctionnalités IA clés du MVP.Stack technique : Python · LLM · VLLM · Scikit-Learn · MLOps · Stratégie produit IA · GitHub · Orchestration · Agile.
- TekoalixLead Data ScientistBIOTECHNOLOGIESnovembre 2023 - novembre 2025 (2 ans)Paris, France🚀Ce que j'ai livré :- Conception et mise en production d'un agent conversationnel LLM + RAG + prompt engineering (AirFlow, Docker, FastAPI)- Développement et déploiement d'un moteur d'IA générative pour la création de molécules olfactives synthétiques, APIs- Mise en place d'une architecture MLOps : monitoring performance des modèles, qualité data, Edge AI- Veille sur les dernières avancées d'IA agentique- Exploration marché : cadrage use cases, échanges prospects — PMF non atteint ; apprentissages capitalisés sur le Go-to-Market et les cycles de vente B2BStack : Python · LLM · RAG · AirFlow · Docker · MLOps · GCP · FastAPI · Git
- Société Générale - Inspection Générale - IB & ITSenior Data ScientistBANQUE & ASSURANCESavril 2018 - octobre 2023 (5 ans et 6 mois)Paris, France🚀Ce que j'ai livré :- Conception de systèmes de détection de blanchiment d'argent (AML) et de criminalité financière à l'aide de GNN, XGBoost et d'analyse de réseaux pour l'évaluation des expositions aux risques systémiques dans les activités de la Banque de Financement et d'Investissement (CIB).- Développement de modèles de détection d'anomalies pour les activités de Private Equity.- Création de modèles d'identification de signaux faibles pour la détection des abus de marché.- Mise en place de pipelines NLP/LLM pour l'analyse de documents multi-sources et les flux de travail d'investigation bancaire.- Conception de systèmes de segmentation des clients institutionnels en actions- Détection d'anomalies pour les contrats de gestion de portefeuille en Private Equity.- Livraison de 5+ cas d'usage IA prêts pour la production, avec une architecture évolutive, des API, un suivi et une documentation de déploiement.- Réduction de la charge de travail de révision manuelle grâce à la priorisation automatisée des alertes et à des outils d'investigation intelligents.- Encadrement de Data Scientists juniors et mise en œuvre des meilleures pratiques MLOps.- Reporting exécutif et opérationnel, formation, partage de connaissances et montée en compétences en IA/Data au sein d'équipes internationales.Stack : PySpark · XGBoost · SHAP · GNN · FastAPI · SQL · Python · Git · NetworkX · Streamlit · Tibco Spotfire
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Formations
- Mastère Spécialisé Data Science et Gestion de données massivesTélécom ParisTech2017- Data Science - Data Visualisation (Javascript, librairies python, django, flask, D3.js) - Entreupreunariat dans l'IA/Data - Machine Learning et Machine Learning Avancé - Deep Learning (Pytorch, Tensorflow, Keras) - Reinforcement Learning - Chaînes de Markov cachées - Probabilités - Statistiques (Bayésiennes, non paramétriques) - Statistiques avancées - Méthodes de Monte-Carlo et Méthodes séquentielles - Méthodes statistiques pour l'Econométrie - NLP - Analyse de données (Pandas) - Graphes - Séries temporelles - Programmation (Python, Pandas, JAVA) - Big Data (Spark, Hadoop) - Gestion des bases de données massives ( structurées et non structurées ) : SQL, NoSql, mongoDB, Cassandra
- Master Recherche Automatique, Traitement du Signal et des ImagesUniversité Paris Saclay2010
Certifications
- Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data EngineersSnowflake2026
- Deploying Machine Learning ModelsDeeplearning.ai (Coursera)2023