Alexia - Data Scientist APACHE HADOOP
Ref : 220406A002-
31000 TOULOUSE
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Data Scientist, Formateur, Développeur (41 ans)
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Bientôt freelance
Expériences formatrice
Formation continue (présentiel/distanciel)
• Architecture Big Data – 3 jours
• Machine Learning – 4 jours
• Deep Learning – 3 jours
• Deep Learning Avancé – Computer Vision – 3 jours
• Acculturation à l’IA pour les managers – 2 jours
• Le jeu de l’IA – 1 jour
• Power BI – 3 jours
Formation initiale (présentiel/distanciel)
• Deep Learning (ESILV Paris-Master 2) – 3 jours
• Deep Learning (IMT Les Mines Albi - Master 2) – 3 jours
• Gérer un projet de Machine Learning (IMT - Master 2) – 3 jours
• Le jeu de l’IA (TBS Paris & Toulouse - MBA) – 1 jour
• Data Visualisation (ESILV Paris - Master 2) – 3 jours
• Big Data (TBS Paris & Barcelone & Toulouse - MBA) – 1 jour
=> Plus de 30 sessions de formations animées en présentiel ou en distanciel auprès d’étudiants ou de professionnels (profil technique ou manager/directions métiers/responsables RH/comité de direction)
DATA SCIENTIST
ekito, datactik • 2015 à aujourd’hui
• Accompagnement des entreprises pour la mise en place d’une stratégie de valorisation de données
• Animation de séance de créativité pour faire émerger des cas d’utilisation
• Coordination des différents intervenants
• Conseil & expertise data
• Réalisation de modèles Machine Learning et Deep Learning (CNN, RNN/LSTM)
• Développement de modèles de séries temporelles, NLP, Computer Vision
• Encadrement d’une équipe de data scientists, data engineers, data analysts
• Élaboration de dashboard/rapports
Environnement Technique : Tensorflow, Keras, Scikit-learn, GCP, AWS, Tableau, Spotfire, PowerBI, Object Storage Amazon S3, Docker Secteurs d’activité : aéronautique, cyber-sécurité, finance, énergie, météo, pharmaceutique
ARCHITECTE BIG DATA
Capgemini, ekito, datactik • 2012 à aujourd’hui
• Conseil, Développement & Expertise architecture Splunk
• Étude des outils de gouvernance dans Hadoop
• Expertise et conseil dans le cadre de la construction d’un datalake
• Collecte, traitement et mise à disposition des données dans le datalake
• Définition de modèle de données NoSQL
Environnement Technique : GCP, AWS, Tableau, Spotfire, Splunk, Elastic, Hadoop, Cloudera, Hortonworks,
MapR, Spark, Impala, Hive , Drill , Parquet File, Cloudera Navigator, Object Storage Amazon S3, Cassandra,
MongoDB, HBase, Docker
Secteurs d’activité : aéronautique, aérospatiale, défense, cyber-sécurité, énergie, météo, pharmaceutique, télécommunication
DEVELOPPEUR JAVA / RESPONSABLE TECHNIQUE
Génigraph, C-S, AKKA • 2004 à 2012
• Spécification, Conception, Développement, Tests, Validation et Maintenance
• Installation & configuration de l’usine logicielle (gestionnaire de repositories, intégration continue, migration des projets de Ant vers Maven)
• Développement sécurité (SSO, Fédération, LDAP)
• Élaboration et validation des choix et orientations techniques
• Rédaction d’études et de dossiers d’architecture
Environnement Technique : Java, Spring, Struts, Hibernate, OpenSSO, Maven, Ant , Jenkins, Hudson , ExtJS
Secteurs d’activité : aéronautique, aérospatiale, météo, télécommunication
Positionnement
• Audit, conseil et expertise pour maximiser la valeur des données
• Développement de solutions analytiques avancées pour résoudre des problèmes complexes
• Formation en entreprise, université, école d’ingénieur et de commerce
Formations & Certifications
2021 Certification TensorFlow Google
2021 Certification Looker Looker
2017 Nano Degree Deep Learning Udacity
2016 Data Visualization and Communication with Tableau Duke - Coursera
2016 Python for Data Science Microsoft - edX
2015 Big Data Analytics : Hbase, Hive, Pig, Splunk, Spark San Diego – Coursera
2015 Spark : Scalable Machine Learning Berkley – edX
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2014 Machine Learning (Andrew NG) Stanford – Coursera
2005 Master Génie Logiciel et Répartition Université Toulouse
Compétences Techniques
Big Data / Data Science
• Data Engineering : Spark, Flink, Kafka, Impala, Hive, Drill
• Data Lake / Hadoop : Cloudera, HortonWorks, MapR
• Data Lakehouse : Snowflake
• Log Monitoring : Splunk, Elastic
• Data Visualisation : Power BI, Tableau, Kibana, D3.js, Looker
• Data Governance
Intelligence Artificielle
• Machine Learning : Scikit-Learn
• Deep Learning : TensorFlow, Keras
• Computer Vision
• Natural Language Processing (NLP)
• Time Series
Cloud & Container
• GCP, AWS, Azure
• Docker, Kubernetes, KubeFlow
MLOps : Git, CI/CD, Vertex AI
Langage : Java & Python