Julien - Data Scientist PYTHON

Ref : 200829S001
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Compétences
Expériences professionnelles
  • Expérience professionnelle

    Professeur Deep Learning, EPITA, Kremlin-Bicêtre, France – 2019
    • Fondements mathématiques (calcul des gradients, rétro propagation, estimateurs, …)
    • Développement « from scratch » d’un réseau de neurones
    • Frameworks de Deep Learning (Tensorflow, Keras)
    • Réseaux convolutionnels, récurrents, récursifs
    • Analyse d’image, de séries temporelles

    Lead Data Scientist, Qwarry, Paris, France – 09/2019 à 05/2020
    • Développement du SI (crawling des pages Internet, communication entre les services,
    API, …)
    • Développement du bidder, système répondant aux bid requests (requêtes d’achat
    média)
    • Développement d’algorithmes d’analyse du Langage Naturel et d’interprétation des
    sentiments
    • Gestion d’une équipe
    • Recrutements
    • Présentations clients

    Structuration Forex, Societe Generale Corporate & Investment Banking, London, United
    Kingdom – 11/2017 à 03/2018
    • Construire des outils de production pour l’équipe de structuration en Python
    • Collaborer avec les autres équipes pour le transfert de connaissances et la réutilisation
    des outils
    • Développement d’algorithmes de Machine Learning, interprétation des résultats et
    présentation des projets au management

    Commando trading Taux Exotiques, Societe Generale Corporate & Investment Banking,
    London United Kingdom – 08/2016 à 10/2017
    • Développement d’outils pour les traders (calcul de volatilité, d’indicateurs de marché,
    statistiques…) en C#/Python
    • Gestion de la production et résolution des problèmes dans un environnement stressant
    • Veille technologique et mise en place des dernières technologies pour le desk de
    trading

    Développeur full stack, Wunderman, Paris, France – 09/2014 à 12/2014
    • Développement de sites internet (Ricard, Ford, Kaporal)
    • Implémentation d’outils statistiques
    Accueil, Caisse d’Epargne, Nantes, France – Aout 2011

Études et formations
  • EDUCATION

    SCIA (Machine learning and Artificial Intelligence), EPITA, PARIS
    Math Sup/Spé* (CPGE), Livet, NANTES

    COMPETENCES

    • Orienté résultats, discipliné,
    pragmatique
    • Travailleur, créatif, curieux
    • Python (principal), Keras,
    Tensorflow
    • C/C++/C#/Java/langages Web
    • Deep Learning, Analyse de
    données, machine learning
    • Assembleur, concepts bas
    niveau

    PROJETS

    Fancee
    Fancee est une application mobile qui permet à l’utilisateur de prendre une photo de quelqu’un,
    et de trouver sur internet où peuvent être achetés les vêtements que porte la personne.
    J’ai développé le crawler des sites d’ecommerce, les modèles de détection et de reconnaissance
    des vêtements (réseaux de neurones profonds), ainsi que la recherche rapide en utilisant
    l’algorithme du LSH (Locally Sensitive Hashing).
    Interpréteur Whitespace – ********-interpreter
    Le langage Whitespace fait partie des langages de programmation « ésotériques ». Il n’est pas
    utilisé au quotidien mais son concept amusant est de n’utiliser que des symboles invisibles : les
    espaces, tabulations et retours à la ligne.
    J’ai développé un interpéteur pour ce langage en Python qui prend en entrée un fichier .ws
    (whitespace) et qui exécute commande après commande le code qui s’y trouve.
    Il est en contribution OpenSource.
    Spyware/rootkit
    J’ai participé au développement d’un rootkit auquel j’ai ajouté des fonctionnalités de
    récupération et d’envoi de données vers l’extérieur afin de le transformer en spyware.
    Le projet se présente sous la forme d’un module kernel pour Linux. Une fois le module chargé,
    il s’implante dans l’ordinateur, se rend invisible en masquant certains fichiers, en cachant son
    processus de la liste et son nom de la liste des modules. Il offre un contrôle sur l’ordinateur
    infecté à distance. J’ai ajouté des fonctionnalités de keylogging, d’envoi de données vers un
    site web afin de mettre à profit l’infection pour récupérer des informations.
    Conférences OpenSource Intelligence
    J’ai donné quatre conférences à propos de l’OpenSource Intelligence (OSINT) pour partager
    les techniques qui existent afin de déterrer des informations à propos des organisations,
    entreprises, personnes ou infrastructures informatiques sur internet :
    - ********-FR/Meetup-Data-Intelligence-Paris/events/254480444/
    - ********-debat-du-16-octobre-2018-osint
    - Collective Makers
    - More-IT-OS (Deep Learning pour la Sécurité Informatique)
    Background checker – ********
    Dans le cadre de mes conférences sur l’OSINT, j’ai récemment débuté le développement d’un
    programme qui a pour objectif de récupérer des informations à propos du parcours
    universitaires d’une cible (personne).
    Blog OSINT – ********/
    J’ai créé un blog que je dédie à l’OSINT : ********/.

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