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Jean VassaloJV

Jean Vassalo

Data Scientist / Machine Learning Engineer (X)

500 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Jean

Je suis ingénieur Polytechnicien, développeur Python spécialisé en Machine Learning. Je recherche actuellement une mission en freelance.
Je suis capable de concevoir et déployer un modèle de Machine Learning / Deep Learning, coder un package intelligible et rendre un livrable propre et bien documenté.
  • Français

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • Groupama
    Data Scientist
    AGENCE & SSII
    novembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 7 mois)
    Puteaux, France
    Automatisation du traitement des données dans l'espace client par des méthodes de Deep Learning :

    Afin de faciliter les démarches administratives, les clients d’assurance auto et habitation téléchargent leurs documents (carte d’identité, permis de conduire, etc …) sur le site internet de Groupama. Ces documents sont ensuite lus et intégrés automatiquement dans les bases de données par différents algorithmes de Deep Learning.

    Dans ce cadre j'ai :

    - codé l'algorithme de prétraitement des données permettant de changer la perspective les photos pour que celles-ci apparaissent comme prises de face,

    - développé un package complexe permettant de synthétiser des photos réalistes de documents administratifs,

    - entraîné un algorithme de Deep Learning de reconnaissance de caractère avec PyTorch, en utilisant les photos de synthèse, générées grâce au package précédemment codé,

    - testé l'efficacité du modèle sur de vraies photos de carte d'identité.
    Python Pytorch Git Pandas OpenCV
  • Sahar
    Data Scientist
    AGENCE & SSII
    mars 2021 - septembre 2021 (7 mois)
    Paris, France
    Détection de communautés sur des données Twitter pour définir des groupes d’utilisateurs partageant les mêmes centres d’intérêts/opinions.

    Au cours de cette mission j'ai :

    -développé un algorithme de calcul des plus courts chemins sur un graphe d’utilisateurs d’un réseau social,

    -optimisé la vitesse d'éxecution de ce code grâce à du multiprocessing
    -implémenté une base de donnée des plus cours chemin sur un graphe massif (30 millions d'utilisateurs),

    -déployé des modèles d'apprentissage non supervisés (k-means, gaussian mixture model) pour détecter les communautés d'utilisateurs partageant les mêmes centres d'intérêts,

    -testé mes modèles sur un échantillon du dataset labellisé à la main.
    Python Scikit-learn Bash

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Formations

  • Master en Mathématiques pour les Data Sciences
    Université Technique de Münich
    2020
    Data Engineering, Machine Learning et Deep Learning
  • Classe préparatoire aux Grandes Ecoles
    Lycée Hoche
    2015

Compétences (14)

Catégories