À propos de Philippe
Ancien Data Scientist à l'Inspection de la Société Générale pendant ~4 ans, chercheur en IA appliquée à la cancérologie à l'institut Curie pendant 1 an et actuel candidat au doctorat en IA à MILA, je dispose d'une double casquette académique et industrielle.
Ayant travaillé sur une variété de projets utilisant des modèles d'IA générative, de traitement de texte ou d'imagerie, de classification, de notation de clients, de système de recommandation, de detection de risque et d'anomalie, je suis en mesure de:
i) comprendre vos besoins
ii) proposer des approches pertinentes et adaptées
iii) avoir une vision opérationnelle et orientée résultats
iv) fournir des livrables compréhensibles, détaillés et incluants des recommandations de prochaines étapes à suivre
v) implémenter des modèles à l'état de l'art
Au plaisir de travailler avec vous !
====================== CV ========================
Cursus professionel :
- (1 an) Chercheur en machine et deep learning à l'Institut Curie
- (3.5 ans) Data Scientist à l'Inspection de Société Générale
- (6 mois) Research Scientist chez Kiro (ex Byond)
Cursus éducatif :
- Diplômé de l'ENSTA - Institut Polytechnique de Paris (Promo 2019)
- Auditeur Libre au master Mathématiques Vision et Apprentissage à l'ENS (2019)
- Etudiant chercheur au MIT (2017)
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Polonais
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Institut CurieChercheur en machine et deep learningSANTÉ & BIEN-ÊTREjuin 2023 - juin 2024 (1 an)Paris, FranceAnalyse de données de séquencage (scRNAseq, scATACses) via des modèles d'auto-encodeur variationnels et algorithmes de clustering et de classification
- Societe Generale SAData ScientistBANQUE & ASSURANCESjanvier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 5 mois)Nanterre, FranceData Scientist au DataLab de l'inspection. J'utilise les données lors de mission d'audit et inspection interne pour :- L'analyse de fraudes et d'anomalies (score de risque, isolation forest ...)- La détection de communautés (clustering, graphes ...)- L'analyse de dossiers par NLP (sentiment analysis, topic modeling ...)- Détection d'objet sur document PDF (YOLOv5, attention models ...)Au quotidien, j'utilise des algorithmes d'état de l'art du machine et deep learning learning tout en vulgarisant mes travaux et résultats pour les présenter au top management.
- KiroMachine Learning EngineerSANTÉ & BIEN-ÊTREavril 2019 - septembre 2019 (5 mois)Paris, France- Implémentation d'algorithmes prédictifs, d'imputation de données, de NLP- Apprentissage supervisé et non supervisé- Participation à la stratégie produit- Recrutements
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Formations
- IngénieurENSTA - Institut Polytechnique de Paris2019M1 en Mathématiques Appliquées (Optimisation, Probabilités, Statistiques, Recherche Opérationnelle ...) M2 : - Majeure en Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning, Traitement du Langage Naturel ...) - Mineure en Entrepreneuriat (Design Thinking, Business Plan, Business Strategy, Marketing ...)
- Auditeur Libre - MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage)ENS2019- Reinforcement Learning - Statistical Learning - Graphs in Machine Learning - Optimization
Certifications
- Practical Reinforcement LearningCoursera2020
- Sequence ModelsCoursera2020