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Malt Strategy
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Thomas GasqTG

Thomas Gasq

Data Scientist

500 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Thomas

Ayant étudié à CentraleSupélec et à l'Université Paris-Dauphine, mes études m'ont fourni les outils nécessaires pour répondre à vos problématiques Data Science et Machine Learning, que ce soit la conception de modèles de prédiction, la mise en place d'algorithmes d'optimisation ou encore l'exploration et la visualisation de données, quelle qu'en soit la structure.

Mon expérience en cabinet de conseil m'a permis d'acquérir des compétences transversales en gestion de projet, une excellente capacité d'analyse et de synthèse ainsi qu'une vision sur-mesure de la relation client pour m'adapter en permanence à mes interlocuteurs.

Je suis à l'aise aussi bien avec les profils techniques que les profils business, ce qui me permet de m'intégrer facilement dans l'écosystème de mes clients.

  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Espagnol

    Capacité professionnelle complète

  • Allemand

    Capacité professionnelle limitée

  • Italien

    Capacité professionnelle limitée

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • BPCE Factor
    Gen AI Consutlant
    janvier 2025 - juillet 2025 (6 mois)
    Manager and developer of two Gen AI-oriented projects:
    - Document-based Financial Analysis automatization
    - Document-based Risk Detection enhancement
    IA générative Data science Gestion de projet
  • Capency
    AI Consultant
    EDITION DE LOGICIELS
    avril 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 2 mois)
    Enghien-les-Bains, France
    Development of a chatbot based on Large Language Models (LLM) to perform SQL-based Question Anwering on customer data
    LLMs Analyse de données Python Natural Language Processing (NLP) Algorithmes
  • Jimini AI
    Data Scientist
    EDITION DE LOGICIELS
    octobre 2023 - décembre 2023 (1 mois)
    Bordeaux, France
    Worked on Natural Language Processing in a early start up environment, including the following tasks :
    - Optimization of ranking algorithms combining OpenSearch and SentenceBERT embeddings through the LambdaRank paradigm, for document-query matching.
    - Development of an intelligent PDF Parsing pipeline to feed Large Language Model (LLM) for Retrieval Augmented Generation (RAG)
    Python Natural Language Processing (NLP) Data science Machine learning Développement d’algorithmes
Consulter toutes les expériences de Thomas

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Formations

  • Masters in Data Science and Mathematical Modelling, Applied Mathematics
    CentraleSupélec
    2021
    Masters in Data Science and Mathematical Modelling, Applied Mathematics
  • Bachelor of Science in Applied Economics
    Université Paris Dauphine
    2019
    Bachelor in Applied Economics
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