À propos de Tristan
Junior Data Scientist, Msc Data Science for Business, double diplôme X (école polytechnique) - HEC. J'aime travailler sur des problèmes complexes, et aider les entreprises à valoriser leurs données.
J'ai travaillé sur de nombreux sujets autour de la data (prédiction des valeurs foncières des habitations françaises, analyse en temps réel du trafic Vélib' en région parisienne), et ai des expériences professionnelles en machine learning (Faurecia Creo, machine et deep learning appliqué à la réduction active de bruit, brevet en cours de dépôt), data visualisation et modélisation (SCOR, leader de la réassurance mondiale, prédiction des valeurs de premium de marché pour divers contrats).
Mes compétences principales en data sont python, de la visualisation à la modélisation (pandas, sklearn, tensorflow, seaborn etc), SQL, des software (Tableau, Daitaiku), ainsi qu'une connaissance des cadres théoriques et statistiques utilisés.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Faurecia creoIngénieur Machine learning (Stage)EDITION DE LOGICIELSmars 2021 - août 2021 (5 mois)Linköping, SuèdeIngénieur machine learning. Analyse de données temporelles venant de capteurs, développement et intégration d'un algorithme intelligent pour l'amélioration de performances d'un système de réduction actif de bruit.- Développement d'une solution innovante (dépôt de brevet en cours) from scratch- Python (tensorflow), C (implémentation en temps réel)
- SCORDatathonBANQUE & ASSURANCESoctobre 2020 - mai 2021 (8 mois)Paris, FranceDatathon "maîtrise des grands risques", prédiction de la prime assurée, basé sur l'analyse d'un grand nombre de contrats.- 2ème place (15k total price money, >20 équipes)- Datamining (évaluer les risques industriels, financiers, politiques et climatiques en intégrant des bases de données publiques pertinentes)- Apprentissage machine supervisé (Keras regressor, XGBoost, CatBoost, LGBM)- Interprétation des résultats (features importance, analyse SHAP, recontextualisation des résultats dans une problématique business)
- Faurecia creoIngénieur Deep learningEDITION DE LOGICIELSjuin 2020 - août 2020 (3 mois)Linköping, SuèdeIngénieur recherche, application de deep reinforcement learning à un algorithme de réduction actif de bruit.- Développement from scratch (tensorforce, tensorflow)- Développement d'un nouveau framework ouvrant la porte à une adaptabilité des algorithmes utilisés pour la réduction de bruit- Article : https://www.researchgate.net/publication/349104882_Deep_reinforcement_learning_applied_to_active_noise_control_a_smart_adaptive_variable_step_size_FxLMS_algorithm_design
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Formations
- Data Science for businessHEC Paris - Ecole polytechnique (Double diplôme)Double diplôme avec HEC Paris, formant à une forte expertise technique et business dans le domaine des sciences des données et de l'intelligence artificielle. • Programmation Avancée ( Python, R, Git) • Apprentissage Machine ( Supervisé & Non Supervisé) • ML & DL avancé, Séries Temporelles, Régressions • Statistiques Théoriques et Informatiques Avancées • Data Mining & Database management
- Diplôme d'ingénieurEcole polytechniqueCursus ingénieur polytechnicien, admission par voie universitaire, concours très sélectif (23 places pour les universités françaises). Matières étudiées : mathématiques appliquées (statistiques, probabilités, machine learning), informatique (algorithmie, structures de données, python, c++, java), physique théorique (relativité, physique quantique, physique statistique), économie (macro économie, économie de l'entreprise)