Consultant Data science : Meilleurs profils disponibles et missions récentes mises en ligne

Exemple de missions de Romeo,
Consultant Data science habitant les Hauts-de-Seine (92)

Expérience professionnelle

06/2024 Aujourd’hui
NEOTRUST – Manager Data Science – Tech Lead
Client : Technip Energy – Digital Services
Rôle & Mission : Lead data scientist
Accompagnement des équipes data reparties dans divers pays pour l’amélioration d’une solution interne d’analyse et d’estimation des
coûts des projets pour les « Cost Controller ».
- Audit de l’existant, architecture évolutive de la solution, cadrage des nouveaux besoins.
- Démarche méthodologique, gestion de l’équipe projet de France et des échanges avec les équipes internationales.
- Accompagnement de l’équipe pour les développements, l’industrialisation et les déploiements ( construction des flux de données,
machine learning, création des APIs, …)
Env. Tech: Python, Dataiku , Azure Synapse, Azure DevOps, Oracle Database

06/2021 -06/2024
WOLSOME – Manager Data Science & Big Data
Client : Société Générale
Rôle & Mission : Lead data scientist
Accompagnement de la direction data de la banque de détail pour le développement et l’industrialisation des projets de Data Science ainsi
que le maintien en condition opérationnelle des projets. Accompagnement des équipes data pour le cadrage de divers sujets et pour les
choix technologiques.
- Prédiction et traitement automatique des dépassements de découvert afin de limiter la charge de travail des conseillers.
- Construction d’une solution de monitoring et backtesting automatique des modèles de Machine Learning en production
- Modèle de détection et anticipation du besoin de crédit chez les petites et moyennes entreprises
- Construction d’un modèle d’IA Générative (RAG) pour questionner la base de documentation de la banque
Env. Tech: Python , Spark, Pyspark, Hadoop, Dataiku, H2O, pytorch, MLflow, LangChain, Faiss, …

07/2019 -06/2021
EPSILON - Manager Data Science & Big Data
o Management des collaborateurs & recrutement:
- Équipe Data Science d’Epsilon Média
- Équipe projet chez Carrefour
o Référent technique et de stratégie Data. Industrialisation des projets de Machine Learning.
o Formateur des entreprises : Python, Spark, Machine Learning
Client : L’Oréal - [08/2019 – 12/2019]
Rôle & Mission : Lead Machine Learning Engineer
- Construction d’une démarche méthodologique pour la prédiction de conversion des visiteurs du site de L’Oréal.
- Pilotage de l’équipe data science pour :
o Analyse des comportements des visiteurs
o Machine Learning
- Réalisation de l’industrialisation et de la mise en production:
o Architecture fonctionnelle et technique
o Mise en place de la gouvernance des données
o Installation et configuration des outils (Cloud Composer Airflow, CRMint, …)
o Création des pipelines d’industrialisation, déploiement
o Maintien en condition opérationnel de la solution et Monitoring
Env. Tech: GCP, Python, Airflow, CRMint, GA, DV360

Client : Carrefour - [09/2019 – 06/2021]
Rôle & Mission : Lead data scientist de l’équipe projet
Au sein de la direction client, construction d’un moteur de ciblage des clients pour diverses offres de coupons : Fidélisation,
Recommandation, Développement.
o Construction d’un moteur de recommandation des produits
o Prédiction d’achat des foyers en perte de vitesse d’achats pour le développement des paniers d’achat
o Industrialisation et mise en production de la solution
o Suivi opérationnel des modèles et gestion des évolutions
Env. tech: Python , GCP: App Engine, FireStore, Cloud Function, Big Query, AI Platform, …

Clients : Kylie Cosmetics, Royal Canin - [08/2019 – 12/2019]
Rôle & Mission : Lead Data Scientist
Analyse des discutions des internautes (Instagram, Twitter, Facebook, ...)
- Topics Modeling: Identification et interprétation des thématiques qui ressortent
- Topics Wheel: regroupement & hiérarchisation des topics
- Sentiment Analysis: Mesurer le sentiment relatif à chaque thématique
Env. Tech: GCP, Brandwatch, Python, spacy, nltk, gensim, pyLDAvis, keras, tensorflow, plotly, pandas

02/2017 -07/2019
DEVOTEAM – Manager Data Science & Big Data
DEVOTEAM – Lead Data Scientist
Client : Société Générale - [04/2018 – 07/2019]
Rôle & Mission: Lead Data Scientist / Data Engineer
- Construction d’un moteur de calcul de similarité entre les changements entrants et l’historique des changements
(mauvais, échoués ou réussis)
- Création d’une application de détection des changements risqués
- Industrialisation et déploiement en production
Env. Tech: Hadoop, Spark, PySpark, Python, ElasticSearch, oozie, Autosys, Git
Client : BNP Paribas - [02/2017 – 04/2018]
Rôle & Mission: Senior Data Scientist / Data Engineer
- Maintenance Prédictive
- Catégorisation des incidents et identification des root cause des incidents
- Prévision des besoins et pics de consommation CPU du mainframe
- Analyse des périmètres de sécurité du cloud BNP pour maitriser la consommation en CPU des Firewall et
améliorer les règles de sécurité IT
- Packaging de la solution : Création des images et containers docker
Env. Tech: Hadoop, PySpark, Python, Neo4J, Docker, Git

05/2013-02/2017
CAPGEMINI – Consultant Data Science/Big Data
Client : Orange France - [03/2016 – 12/2016]
Rôle & Mission: Consultant Senior Data Science & Big Data
- Analyse de parcours clients
- Consolidation et qualité de données, Analyse et visualisation des parcours clients cross canaux
Env. Tech: Hadoop, Hive, PySpark, D3js

Client : LCL - [05/2015 – 02/2016]
Rôle & Mission: Consultant Data Engineer & Data Science
- Mise en place d’un datalake, Formation des utilisateurs à l’écosystème Hadoop et aux outils d’analyse
- Accompagnement des métiers sur plusieurs use case : Segmentation clients
Env. tech: Hadoop, Hive, Spark, PySpark, Python, R, Dataiku

Client : MAAF - [02/2014 – 04/2015]
Rôle & Mission: Consultant Data Science & Big Data
- Création d’un datalake
- Prédiction du déménagement parmi les sociétaires possédant une assurance multi risque habitation
- Prédiction du changement de véhicule parmi les assurés auto
Env. Tech: Hadoop, Hive, R, Python, Dataiku

Client : Direction Générale des Entreprises (DGE) - [11/2013 – 12/2013]
Rôle & Mission: Consultant Data Science
Mission : Étude de l’impact de l’ouverture dominicale des magasins en France
- Scraping et traitement des données (INSEE, Géolocalisation, commerces…)
- Modélisation du CA et des ETP additionnels liés à l’ouverture du dimanche
- Identification du poids de l’additionnel versus de la cannibalisation de la concurrence
Env. Tech: SAS Enterprise Guide, SAS Base

Stage [05/2013 – 10/2013]
Rôle & Mission: Stagiaire Data Scientist
Détection de la fraude à la carte bancaire
- Étude des techniques de Machine Learning incrémental
- Modélisation de la fraude à la carte bancaire
- Développement d’un démonstrateur pour détecter en temps réel les transactions suspicieuses.
Env. Tech: SAS , R