À propos de Rodrigue
Diplômé de l'école polytechnique, Data Scientist Senior, je suis disponible à temps plein pour des missions freelance.
J'ai une expertise sur toutes les étapes d'un projet de Data Science, notamment :
- Cadrage et clarification du besoin avec le métier
- Récupération et exploration des données
- Data visualization & data cleaning
- Construction du pipeline data
- Entraînement de modèles & sélection des hyperparamètres
- Monitoring ( Choix des métriques techniques & business )
- Mise en production du modèle
- Documentation, communication & boucle d'amélioration continue
Par ailleurs, j'ai également de nombreuses connaissances dans l'écosystème des cryptomonnaies et en macroéconomie. Instagram -> @christ_fund
À l'écoute de vos besoins, je mettrais tout en œuvre pour que votre projet Data Science soit un succès. N'hésitez pas à me contacter pour plus d'information.
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- OrangeData scientist seniorTÉLÉCOMMUNICATIONSdécembre 2017 - décembre 2022 (5 ans)Paris, France1. Time series Forecasting 🔭• Modèle de prévision de la disponibilité des conseillers au service client. 🙋🏽♂️• Mise en production sur L’automation Node Dataiku ( creation des scénarios, Backtesting, drift, maintenance du modèle ) ⚙️• Suivi des tests sur l’IHM déployé et l’utilisation par les métiers 🕹• Documentation du Projet et rédaction des normes de développement. 📑
Langages/outils utilisés : Dataiku ,Hive, PySpark, Python&R, Keras, Shell... 🧑🏽💻
2. Omnicanalité 🖥 <->🏫<->📞• Construction d’un socle d’analyse des parcours clients omnicanaux 👩🏼🦰👱🏼♂️👴🏽👦🏻• Étude de la réitération des clients multicanauxLangages/outils utilisés : Dataiku,Hive, Spark
3. Réclamation 😡🤯• Création d’un outil de pilotage pour le suivi de la performance(DeltaSat/NPS) et des causes racines de l’insatisfaction clients. 😤• Quantification des motifs 📉• Classification automatique des réclamations• Mise en place de levier d’amélioration de la satisfaction client• Suivi de l’application des leviers sur le terrainLangages/ outils utilisés : Dataiku, QLIK/PowerBI, Python&R,Hive
4. Sondage 📧• Construction d’un socle de données pour alimenter des sondages flash ⚡️Langages/outils utilisés : Dataiku, Hive, Pig, Spark
5. Profiling client 🕵🏽• Modèle de segmentation client en boutique|digital 👨🏼🎤🧑🏼💼🧑🏽🔬• Atelier de design thinking / Brainstorming 🧠• Creation d’un dispositif pour améliorer le cross-sell 💶🛍Langages/outils utilisés : Dataiku,Hive, Python&R, QLIK, Mode Agile
6. Traitement automatique de texte 🔎📑• Modèle de détection des causes racines de l'insatisfaction client ( NLP ) 🤬• Préparation du corpus ( Tokenization, Lemmatization, Stop Word, NER, POS...) 🛀• Topic Modeling ( algorithme LDA/LSI/Corex )• Analyse sémantique ( Word embedding )• Modèle prédictif du sentiment et de l’opinion du client sur l’expérience client OrangeLangages/outils utilisés : Dataiku, Gensim, Spacy, TextHero, Python&R, Keras, ML ,DL, Transformer.
7. Socle Data 🏢• Construction d'un cockpit data pour alimenter un chantier client ⛽️• Recherche des tables dans le Hub 🔎• Création du schéma sur dataiku• Définition des règles de calcul des indicateurs• Maintenance de l'alimentation du dispositif• Création d’alerting et de scénarios de crise# Langages/outils utilisés : Dataiku, Hadoop, Teradata, Hive, Python&R - Groupe AdeccoData analystRESSOURCES HUMAINESseptembre 2017 - février 2018 (6 mois)Lille, France1. Analyse Data RH pour le suivi des indicateurs qualités• Suivi hebdomadaire du taux d'absentéisme 📉• Profiling de l'absentéisme 🕵🏽• Cartographie de l'accidentalité sur les sites industriels2. Création en totale autonomie d'un outil de pilotage sur Excel&R•Gestion du flux de données•Rédaction d'une notice explicative pour les collaborateurs•Réalisation de l'architecture et du prototype de l'outil
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- Data Science ProgramEcole Polytechnique Palaiseau2022Avec l’explosion et la profusion des données disponibles dans un grand nombre de domaines, les nouvelles techniques de collecte et d’analyse vont affecter de façon profonde l’ensemble des secteurs de la vie économique, mais aussi certains secteurs de la recherche. La formation offre une introduction aux meilleurs outils méthodologiques pour appréhender et exploiter les données et notamment les données massives (Big Data). Une véritable immersion dans l’univers de la donnée à travers un parcours intensif portant sur les fondamentaux en sciences des données.
- Ingénieur en mathématiques appliquées et Data ScienceEcole polytechnique de Lyon2019