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Aperçu des missions de Michaël,
freelance AMAZON EMR habitant les Hauts-de-Seine (92)

E x p é r i e n c e

Déc. 2020 - nov. 2021 - DATA SCIENCE 11 mois
Projets type professionnel OpenClassrooms-CentralSupélec
Déploiement d’un modèle dans un environnement Big Data
Mise à l’échelle d’une chaine de traitement d’images, développements et tests sur instances EC2, mise à l’échelle via Spark sur cluster EMR.
Création de features par transfer learning, réduction de dimensions et classification, stockage distant.
Amazon EMR, EC2 et S3, Apache Spak, PySpark, Spark SQL, Spark Mlib, Tensorflow, Keras

Implémentation d’un modèle de scoring, déployé dans un dashboard interactif
Création d’une métrique métier pour mettre en place un score d’attribution d’octroi de crédits, monitoring des modèles, création d’une interface utilisateur expliquant les inférences.
Scikit-Learn, ImbLearn, scikit-lego, SciPy, LGBM, Neptune.ai, Optuna, SHAP, Streamlit

Classification automatique d’articles à partir de photos et descriptif
Extraction de caractéristiques par NLP et Computer Vision, création de clusters pour implémenter une classification automatique à partir d’un descriptif et de photos.
Scikit-Learn, NLTK, UMAP, OpenCV, SIFT, ORB, Keras

Segmentation des clients d’un site de e-commerce
Agrégation de tables, features engineering suivi d’un clustering afin de définir des actions marketing distinctes. Monitoring temporel des métriques de qualité du modèle et estimation du cycle de maintenance.
Scikit-Learn, Plotly

Prédiction de consommations énergétiques et émissions de GES
Modélisation des besoins énergétiques et des rejets associés de GES : data analyse, feature engineering sur des caractéristiques de bâtiments, choix des métriques.
Entrainement, optimisation des hyperparamètres et évaluation de différents algorithmes.
Scikit-Learn, XGBoost, Yellowbrick

Etude de faisabilité d’une application prédictive du Nutriscore
Préparation de données. Analyses statistiques, validation d’une PoC de prédiction du Nutriscore de produits alimentaires à partir de leur composition partielle.
Pandas, Numpy, Scikit-Learn, StatsModel

2004 - 2018 - ENSEIGNEMENT 14 ans
Enseignement des mathématiques Ed. Nat. 2007-2018
Evaluation par notes et par compétences en collège, coordination interdisciplinaire, communication interne et externe .

Enseignement des mathématiques et statistiques Min. Agriculture 2004-2007
Niveau BTS, théorie et application à l’évaluation et la décision.

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