Description

Data Scientist Junior | Machine Learning & Mise en production | VBA

Data Scientist Junior passionné et très motivé pour apprendre en continu, diplômé d’un Mastère Spécialisé en Data Science à l’ENSAE (Institut Polytechnique de Paris) et d’un Master en Économie à la Solvay Brussels School (ULB).

Après une première expérience salariée en tant que Data Scientist chez Jungle Bike (conception et mise en production d’un système complet de gestion de stocks : PostgreSQL, nettoyage de données, interfaces Flask), et plusieurs missions freelance réussies (automatisations VBA pour le secteur médico-social, intégration Python entre caisse Ginkoia et Shopify), je me lance pleinement en freelance.

J’ai développé des projets ML concrets et mis en production :

Segmentation d’images satellites pour détecter des places de parking libres (modèle U-Net via TernausNet, déployé via API)
Modèle prédictif de popularité de chansons Spotify (XGBoost, entraînement automatisé sur GCP)

Ce qui me passionne avant tout : l’envie d’apprendre de nouvelles technologies, stacks le tout dans différents domaines. Après un poste qui limitait l’exploration technique et la variété, je recherche des missions freelance stimulantes, variées et challengeantes — en Data Science, Machine Learning, analyse de données, DevOps, automatisation (Python, SQL, cloud) ou même VBA/Excel.

Chaque projet est pour moi une opportunité de monter en compétences rapidement, de résoudre des problématiques réelles et d’apporter un impact concret. Ouvert à des collaborations courtes ou longues, en remote ou sur site (Paris/Île-de-France).

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 20 km)

Entour-Âges SA
Générateur intelligent d’horaires pour maison de repos (Excel/VBA)
SANTÉ & BIEN-ÊTRE
janvier 2026 - février 2026 (1 mois)
Verviers, Belgique
Création d’un programme Excel avancé permettant de planifier automatiquement les horaires des employés (infirmiers, cuisiniers, femmes de ménage, etc.).

Fonctionnalités principales :
Création automatique d’une nouvelle feuille de calcul selon le mois demandé et la liste du personnel enregistrée
Calcul automatique des heures prestées par mois pour chaque employé
Mise en forme conditionnelle selon le type de personnel et le jour
Listes déroulantes personnalisées par type de personnel et par jour
Vérification automatique du respect des effectifs minimums par catégorie et par jour
Gestion des employés via UserForm (ajout/modification/suppression) sans risque de corrompre la base de données
Résultat : un planning plus rapide à établir, plus fiable et toujours conforme aux règles internes.
Microsoft Excel VBA
Waatshop
Synchronisation bidirectionnelle Ginkoia ↔ Shopify (Python)
COMMERCE DE DÉTAIL
octobre 2025 - décembre 2025 (2 mois)
Paris, France
Mise en place d’un module Python pour intégrer les données du logiciel de caisse Ginkoia avec celles de la boutique e-commerce Shopify:
import massif initial
imports quotidiens des nouveaux produits
mise à jour continue des stocks (basée sur les stocks réels en magasin via Ginkoia)
redescente des commandes Shopify vers Ginkoia via un système de webhooks déclenchant des scripts automatisés.
Résultat : synchronisation fiable, réduction des erreurs stock et gain d’efficacité opérationnelle.
Python flask API Développeur Shopify Docker
JUNGLE BIKE
Data Scientist
TRANSPORTS
avril 2024 - septembre 2025 (1 an et 5 mois)
Paris, France
Élaboration et mise en production d’un projet de mise à jour des stocks de pièces de vélos provenant de différents grossistes.
Création/gestion/nettoyage d’une base de données PostgreSQL.
Création d’une interface web Flask permettant aux employés de communiquer facilement avec la base de données.
PostgreSQL flask SQL Python API