À propos de Romain
Passionné par l'intelligence artificielle et le traitement de la donnée, j'y consacre la plupart de mon temps entre mes missions et mes projets persos.
Mes plus grand succès professionnel :
- Mise en production du datahub des programmes à France Télévision
- Lauréat du prix de l’innovation 2020 de l’Union Européenne de Radio-Télévision :
Pour la création d’un outil permettant l’analyse automatique de débat télévisé grâce au NLP / Computer Vision
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Société GénéraleMachine Learning IngénieurBANQUE & ASSURANCESseptembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 9 mois)Paris, France- Migration de l'infrastructure existante sur le cloud Azure- Automatisation du déploiements de modèles de machines learning sur Kubernetes- Mise en oeuvre et d'API pour l'océrisation de document suivant différent providers et application de model NLP suivant les usages business nécessaires.[Python, Kubernetes, FastAPI, Flask, Celery, Azure, AKS, Jenkins]
- France TélévisionsData ingénieur / ML ingénieurCINÉMA & AUDIOVISUELdécembre 2019 - août 2021 (1 an et 9 mois)Paris, FranceMission au sein de l'équipe projet du Pole Data et Intelligence Artifcielle (DaIA) de la Direction des Technologies de France Télévision. La mission consiste à la mise en place de solutions d'intelligence artifcielle dans le traitement des médias.- Mise en production du Datahub des programmes. Position de référent technique au sein d'une feature team de 5 personnes en fonctionnement Agile. Le projet comprend l'orchestration du fow complet permettant le traitement et l'enrichissement d'un média, la récolte et le recollement de données de différentes sources, et l'exposition dans un DAM.[PySpark, AWS S3, AWS EMR, AWS Lambda, Elasticsearch, Python API Django, Redis, Mongo]- Enrichissement IA des programmes:Création de workfow d'enrichissement dans la plateforme de micro service Media-cloud AI (http://media-cloud.ai/) Travail en partenariat avec le laboratoire d'IA de Télécom Sud Paris. Ceci comprend la création de microservice permettant :** Le traitement Naturel du langage pour la détection d’entités nommées, et de catégories.** Génération automatique de transcription.** Détection automatique des changements de plans et de séquences** Détection automatique de génériques** Détection automatique de vignettes représentatives[Python, Spacy, Pytorch, Docker, Kubernetes]- Mise en place d'un outil complet permettant l'analyse automatique des débats des élections Municipales de 2020. Cet outil permet d'analyser les débats municipales à grande échelle en faisant ressortir les thématiques abordées suivant les parties politques et les zones géographiques. Cet outil contient une application web permettant de renseigner des informations complémentaires par débat et un dashboard elasticsearch pour la visualisation des résultats.[ Python, Docker, Kubernetes, Speech to Text, Reconnaissance Facial, Elasticsearch)- Analyse du questionnaire réalisé à France Télévision sur les mesure de télétravail mise en place à la suite de la crise COVID. Ce questionnaire contenait un champ d'expression libre et il a été nécessaire d'utiliser des modèles de traitement naturel du langage pour effectuer une analyse à grande échelle[Python, NLP (Spacy) / Catégorisation / Clustering / Word2Vec]
- La Fabrique Démocratique / DatafabData IngénieurCONSEIL & AUDITseptembre 2019 - décembre 2019 (4 mois)Paris, FranceProjet en collaboration avec l'association la Fabrique Démocratique. Il s'agit de récolter un ensemble de données sur l'utilisation des locaux, la qualité de l'air et la consommation énergétique, afn d'en optimiser l'utilisation en temps réel. La récolte des données se fait au travers de la mise en place de différents capteurs et d'une infrastructure Big Data capable de gérer du temps réel[Spark, Aws (EC2 - S3 - IAM), Databricks, Elasticsearch, Kibana, MQTT, kafka, Zookeeper, Linux, C++]
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Formations
- Science InformatiquesEcole 422019École novatrice d’informatique fondée en 2013 par Xavier Niel et basée sur le Peer Learning. La gamificaiton du cursus permet de se spécialiser dans un domaine. J’ai choisi de me spécialiser dans le domaine «Algorithme & IA» . • Atelier Machine learning par 42-AI : (Regression lineraire / logistique | Machine à vecteur de support | Decision Tree - Random forest - Boosted Tree | Naives Bay) • Exemple de projets réalisés durant le cursus: - Core-War (Machine virtuelle et compilateur de langage RedCode) - Lemin (algorithme de parcours de graphe) - Push swap (algorithme de trie de piles) - Site marchand (PHP / HTML) réalisé sur un rush de 48h.
- Licence Science et TechnologieUniversité Joseph Fourier Grenoble2008
Certifications
- Spark - Certification ADB core technical TrainingDatabricks training2019
- Functional Programming Principles in ScalaEcole polytechnique fédérale de Lausanne2019