Description

Vous cherchez un data scientist capable de traiter des problèmes complexes avec rigueur scientifique ? Docteur en physique expérimentale et diplômé de l'École Polytechnique, je vous aide à transformer vos données en décisions concrètes.

Que ce soit pour construire des modèles prédictifs, analyser de grands volumes de données ou optimiser des pipelines de traitement, j'apporte une approche rigoureuse et orientée résultats. Mon expérience en ingénierie HPC et mes compétences en informatique — Linux, environnements cloud — me permettent de travailler efficacement sur des projets à forte contrainte de performance et de déploiement.

Projets typiques : analyse exploratoire, modélisation statistique, machine learning, optimisation de workflows data, déploiement cloud.

Domaines d’expertise

Langues

Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Grenoble (jusqu’à 10 km)

Alliance Services Plus
HPC Engineer
DÉFENSE & ARMÉE
janvier 2024 - octobre 2024 (9 mois)
Arpajon, France
Migration et gestion d'AWS Parallel Cluster dans un environnement de calcul scientifique. Automatisation de la création de clusters et de la gestion du stockage via pipelines CI/CD. Contribution à des appels d'offres pour des projets HPC cloud et web, en assurant la fiabilité, la scalabilité et la performance des infrastructures déployées.
Python (Programming Language) Linux Cloud AWS HPC
CNRS-Université Paris Saclay
Doctorant
SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉS
octobre 2018 - janvier 2022 (3 ans et 3 mois)
Orsay, France
J'ai développé une expertise solide en analyse de données complexes et en machine learning appliqué. Habitué à travailler sur des données bruitées et volumineuses, j'ai construit des modèles statistiques et ML robustes pour détecter des patterns et extraire des insights actionnables. J'ai également développé des outils de visualisation clairs.
Python (Programming Language) Machine learning Statistiques Data science Numpy
Datascientest
Data Engineering/Data Management
EDUCATION & E-LEARNING
juillet 2023 - novembre 2023 (4 mois)
Paris, France
Conception et mise en place de datawarehouses et pipelines de données, permettant une gestion unifiée des données. Structuration et modélisation des données brutes en couches exploitables (staging, transformation, exposition), garantissant la cohérence et la traçabilité des flux. Mise en œuvre de processus ETL/ELT pour l'ingestion, la transformation et le chargement automatisé des données depuis diverses sources.
Data Warehousing SQL Data Analytics Python Amazon Web Services