À propos de Michael
Je suis ingénieur en informatique et math appliquées (Ensimag), ainsi que PhD en Deep learning (Université Sorbonne). J'ai plus de 6 ans d'expérience en data science, et j'ai travaillé sur des données provenant de sources très variées (textes, images, séries temporelles, données tabulaires, etc). J'ai également de l'expérience sur une grande variété d'algorithmes et de technologies liées aux data sciences. Ayant une formation très orientée mathématiques et informatiques, je peux aussi bien travailler sur la partie théorique/exploratoire/recherche d'un projet que sur son implémentation. Je propose également des formation, allant de la vulgarisation à l'approfondissement théorique.
Mes spécialités sont :
- Image : classification, détection/tracking, génération automatique (via GAN)
- Texte : classification, recommandation sémantique, génération automatique
- Séries temporelles : classification, prédiction temporelle, débruitage
- Données tabulaires : classification, régression, explicabilité
Dans mon travail je valorise :
- la compréhension du métier. Mon expérience m'a démontré que l'application des méthodologies de data science, sans compréhension fine des données manipulées, mène à de moins bons résultats
- la pédagogie. Qu'il s'agisse d'un Poc, d'une analyse ou d'un outil clé en main, je considère qu'une bonne compréhension de mon travail et de la technologie mise en place fait partie intégrante du livrable
- le challenge. J'apprécie particulièrement les problèmes complexes, qui peuvent challenger mes compétences en général
Je reste à votre disposition.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- M33Data scientistENERGIEavril 2021 - décembre 2021 (9 mois)Development of an OCR for engraved text recognition. Character detection and semantic analysis with deep learning.
- Walnut AlgorithmsCo-Founder and Data Science Researcheraoût 2013 - Aujourd'hui (12 ans et 10 mois)Walnut Algorithms is a technology firm focused on applying the latest advances in data science and machine learning research to the financial markets. We are a team of passionate data scientists developing algorithms to drive the technological disruption brought by the advent of artificial intelligence in finance. We combine advanced machine learning techniques with financial expertise to generate medium frequency pure alpha strategies. We develop sophisticated trading models able to scale over numerous assets globally. The strategies are designed to spot intraday patterns forming in the financial markets with high levels of confidence. The large amounts of intraday data points available allow us to train robust machine learning models and avoid overfitting. Website: www.walnutalgorithms.com
- UPMC - Sorbonne UniversitiesPHD in Deep Learning for computer visionjanvier 2015 - janvier 2019 (4 ans)Région de Paris, FranceStudy and improving Deep Learning methods in the context of image classification. - training methods (Distributed SGD) - architecture (activation function) - generalization performance (regularization with information theory) 4 articles published
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- Master LMFIUniversité Denis Diderot (Paris VII)2014Théorie de modèles, théorie des ensembles, théorie des graphes, théorie de la démonstration, preuve assistée par ordinateur, calculabilité/compléxité Model theory, set theory, graph theory, demonstration theory, computer assisted proof, calculability/complexity
- Master Modélisation AléatoireIAE Grenoble2011