Thomas - Data Scientist PYTHON

EXPERIENCES

Seckiot - Fevrier 2021 - Janvier 2023 (Freelance)
Cybersécurité OT – Head of AI
Directeur IA dans un projet de mise au point d’une sonde de détection d’anomalies en cybersécurité
industrielle à l’aide de machine learning comportemental (UEBA) et de séries temporelles.

MGEN – Avril 2022 - Janvier 2023 (Freelance)
Senior data scientist
Mise en place de l’outil MLOps pour l’amélioration du monitoring et du ré-entraînement des algorithmes.
Développement d’un algorithme de détection de fraudes en santé.

Advens – Sept. 2021 - Dec 2021 (Freelance)
Audit complet du processus DS
Audit complet du datalab, et production de recommandations pour l’amélioration du cycle MLOps à l’échelle
de toute l’entreprise

ITrust – Fevrier 2019 – Fev. 2021 (Freelance)
Cybersécurité IT – Lead Data Scientist
Direction d’une équipe et développement d’une offre complète UEBA de détection d’attaques avancées :
Vainqueur du trophée CRiP Innovation IT 2019 catégorie sécurité

Usense – Sept. 2020 - Avril 2022 (Freelance)
Life Sciences – Senior data scientist
Développement d’un outil de machine learning pour la prédiction de marqueurs sanguins à partir de spectres
infrarouges

2019 - 2020 : Freelance
Data science team leader - cybersecurité
Direction d’une équipe et développement d’une offre complète de détection
d’attaques complexes en cybersécurité (UEBA) pour un éditeur de logiciel français :
• Représentation vectorielle pour réseaux firewall (vainqueur du trophée CRiP
Innovation IT 2019 catégorie sécurité)
• Théorie des graphes pour surveillance de réseaux (Lauréat bronze des trophées
de la sécurité 2019)
• Séries temporelles pour détection d’intrusions sur serveurs web
• Machine Learning supervisé pour détection de domaines malveillants

2016 – 2019 : Data2B (Tech. Start-up)
Senior data scientist - développement de data products pour plusieurs verticaux métiers
Smart cities : Théorie des graphes pour la prévision des affluences
piétons / vélos / voitures
• Banque : Machine learning supervisé pour la modélisation du churn
• Médias : Classification non supervisée pour l’amélioration de la connaissance
client et l’optimisation de campagnes marketing
• Médias : Réseaux de neurones sur cluster hadoop pour la détection automatique
d’URLs erronées à partir de logs webs
• Santé : développement d’un outil de machine learning pour la prédiction de
marqueurs sanguins à partir de spectres infrarouges

2012 – 2016 : Sia Partners Londres (Management consulting)
Consultant data science & actuariat
Partenariat avec l’éditeur de logiciel leader européen de l’analyse financière (Moody’s Analytics)
• Implémentation de l’outil sur un pool d’assureurs en France, Angleterre, Norvège, Suède et
Belgique
• Modélisation spécifique & customisations en C++
Projets de machine learning dans l’industrie financière
• Développement d’un outil python de détection de fraude
• Analyses statistiques de risques sur des portefeuilles financiers
• Calcul de primes d’assurance optimales en R