CV/Mission CarLo freelance

Exemple des missions de Nicolas,
freelance CARLO résidant dans le Pas-de-Calais (62)

Expérience professionnelle

Projet développement du site web d’un club d’échecs CNAM
02/2024-09/2024
-Expression des besoins, analyse, conception et développement
-Class diagrams, Sequence diagrams, User Case diagrams
Java, Spring,
Thymeleaf, PlantUML

Projet en Intelligence artificielle au CNAM
Obtenir une position d’un jeu d’échec par déplacement des pièces
utilisant le « Deep Reinforcement Learning » et le modèle génératif Béta-VAE
05/2023-06/2023
-Générer des buts
-«Reinforcement Learning with Imagined Goals Algorithm » (RIG), librairie Python-chess
Python, Pytorch

Projet en analyse de données distribuées CNAM
Prédire le défaut de crédit en fonction de profils clients sur des
données issues d’Allemagne et de Taiwan
05/2022-02/2023
-Jointure de tables en NoSQL, pattern map-reduce, dataframes, exports/imports CSV et JSON
-Reduction de dimension ACP, sélection de variables, V de Cramer, test de Kruskal-Wallis, Khi2
-Arbres de décisions, Gradient Boost Tree, Random-forest, régression logistique, SVM
-Multi-Layer-Perceptron, modèle bayésien sous Spark, courbes ROC, Précision-Rappel, AUC
-Détection de valeurs aberrantes, imputation sous SAS-Stat, SAS-Macro et SAS-IML
Spark, SAS, Mongodb,
JSON, CSV, Docker

Projet en Intelligence artificielle CNAM
Estimer les paramètres (p,q) d’une série chronologique issue d’un
ARMA(p,q)
12/2021-01/2022
-Méthode Convolution Neural Networks, Recursive Neural Networks
-Embedding, cellules RNN, LSTM, GRU sous Pytorch (Python), mécanisme de l’attention
-Méthode Auto.arima du package R forecast (Maximum of Likelihood, AIC, BIC)
-Matrices de confusion, accuracy
Python, Pytorch, R

R, SAS,
FRETURB,
LaTeX
CDD en Statistiques appliquées aux transports de marchandises
CNAM de Paris, Labo. LIRSA, Université Gustave Eiffel, Mairie de Paris
(Convention accueil de collaborateur occasionnel)
04/2021-01/2022
-Modélisation de trafics routiers (FRETURB), optimiser la localisation d’entrepôts
-Microsimulation statistique spatiale avec R (librairies ipfp et mipfp)
-Géographie sociale quantitative
-Synthèse de population à deux niveaux, regroupement d’individus en ménages
-Génération d’échantillons, tableaux de contingence, cubes, Bootstrap, test du Khi2, p-value
-Analyse des Correspondances Multiples (ACM, ACP) effectuée pour détecter les corrélations
-Détection de valeurs adhérentes (outliers), imputation des valeurs manquantes avec SAS

CDD en Machine Learning et Electronique (CNAM de Paris)
Laboratoire CEDRIC, dépt. Electronique et Télécom
(Convention accueil de collaborateur occasionnel)
04/2020-03/2021
-« Deep Reinforcement Learning » et théorie des jeux appliquées à la stratégie de connectivité 5G
-Couches physique et accès réseau pour la téléphonie sans fil
-Q-Learning, Monté Carlo, Réseaux de neurones, DQN, arbres d’actions états, équilibre de Nash
-Alignement d’antennes, annulation d’interférences
-Mise en cache des données pour l’amélioration des réseaux sociaux mobiles
-Autoencodeur, Apprentissage par transfert, GAN
-Développement de simulations en calcul parallèle sous Python avec CPU/GPU
Python, Scikitlearn, Keras,
LaTeX

Python, Scikitlearn, Keras,
LaTeX

Publication d’un livre sur la résolution des Equations aux Dérivées Partielles en calcul
parallèle (200 pages)
10/2018-11/2018
-Méthode de Monté Carlo et des éléments finis. Applications : économétrie, actuariat et thermique
-Mise en page de codes C++ / CUDA / Cublas et de graphiques 3D Scilab et GMSH

Stage en calcul statistique
(CNAM de Paris dépt. IMATH - Université du Texas)
06/2014-06/2015
-Prédire des classements de vins en fonction de leurs caractéristiques
-Comparer deux méthodes d’analyse de données multivariée
-Implémentation sous SAS du Scoring
-Implémentation de l’analyse discriminante barycentrique (DICA)
-Décomposition en valeurs singulières, Analyse des Correspondances Multiples (ACM)
-Tableau de contingence, tableau disjonctif, génération de données de test
-Matrice de confusion, prévisions
-Code « scalable » (adapté à une augmentation du nombre de modalités caractérisant les vins)
-Fouille de données avec SAS sur un fichier de comptes bancaire (11600 lignes)
-Estimer le solde des comptes en fonction des caractéristiques bancaires des clients
-Evaluer l’influence des variables explicatives sur la variable cible, test du Khi 2, V de Cramer
-ACP robuste, Régression robuste, détection de valeurs adhérentes (outliers)
-ACP, Régression linéaire et logistique, imputation des valeurs manquantes
-Réseaux de neurones sous Matlab, Régression sous Python
-Modèle Linéaire Généralisé (GLM), Validation de modèles : AUC, tracé de courbes Lift et ROC
-Etude d’un historique de charges de sinistres de deux différentes natures (données d’assureur)
-Evaluer l’influence sur la charge totale de différents scénarios de dépendance entre sinistres
-Estimation de copulas sous R pour modéliser la relation entre deux catastrophes naturelles
-Calcul de mesures de risque : « Value at Risk » et « Expected Shortfall »
SAS Macro, SAS Base,
SAS Stat, SAS IML,
SAS Enterprise Miner,
SQL, R, Matlab,
Python, LaTeX

Projet programmation informatique parallèle CUDA C++ multi threads
Résolution d’EDP en finance et en aéroélasticité (CNAM de Paris)
Laboratoire de modélisation Mathématique, dépt. IMATH
09/2012-05/2014
-Pricing d’une option call européen sur un portefeuille multi asset
-Résolution de l’équation de Black and Scholes multidimensionnelle, Calcul d’intérêts composés
-Méthode de Statistique de Monté Carlo, Reduction de variance, Calculs en C et GNUPlot
-Contexte en physique statistique de la formule de Feynman–Kac
-Stockage des calculs dans des cubes multidimensionnels, coordonnées linéarisées, macro C++
-Résolution de l’équation de la chaleur (1D et 2D, maillage rectangulaire, triangulaire et irrégulier)
-Résolution par éléments finis P1 et différences finies, schéma d’Euler explicite/implicite
-Simulations en calcul parallèle GPU CUDA / C++
-Méthode du gradient conjugué, Optimisation quadratique, Résolution de systèmes linéaires
-Génération en parallèle de nombres aléatoires, tests de normalité
-Calcul sous Scilab par éléments finis P3 de la fréquence d’oscillation du flottement au vent d’une
pale d’éolienne (Algorithme de Technip), résolution par modes de vibration
-Utilisation du coefficient Eiffel de portance aérodynamique, vérification à l’aide du cantilever
-Mécanique lagrangienne, Aeroélasticité, Dynamique de Fluides, Résistance des Matériaux
-Deux cours donnés au CNAM de Paris sur la résolution d’EDP par éléments finis
Microsoft-Visual-C++,
Nvidia CUDA Cublas
Blas GPU, Excel,
UNIX, Scilab,
GNUPlot, LaTeX
Rédaction d’une annexe à un projet d’enquête d’habitudes de transports sur Lyon pour
l’IFSTTAR
04/2012-04/2012
-Recherche de documentation sur la théorie des sondages
-Description de la méthode INSEE : CALMAR de calage sur marge des poids de sondage (dans le
cas ou d’autres enquêtes corroborent ou non les résultats)

Développement d’un calculateur de prix d’option en Java avec Java, NetBeans, C++
NetBeans (Suite de mon projet de Master en C++ sur le calcul de
payoff selon le modèle de Black and Scholes)
08/2011-01/2012
-Affichage en Java MultiFrame des courbes et tableaux, méthode de Monté Carlo, Plan Factoriel
-Calcul du log return, Matrice et cercle des corrélations, Analyse en composante principale (ACP)
-Vérification des adéquations des tracés avec les modèles économiques

Mairie de Paris, Technicien
09/2010-09/2011
-J’ai utilisé les lois de Poisson, normales et binomiales dans le décompte des camions pour
concevoir le pré-plan de prévention des risques industriels de Nesle
-Etude d’opportunités et de menaces (risque d’inondation, risque technologique) pour l’immobilier
-Cartes statistiques (habitat et emploi) avec le logiciel MapInfo
-Croisement des données statistiques INSEE
-Comptabilité à la direction des travaux de bâtiments accueillant du publique
Enseignement de ********
03/2010-07/2010
-Théorème de Girsanov et probabilité risque neutre en finance de marché
-Mesure caractéristique d’un processus de Levy
-Statistiques non paramétriques : estimation d’histogrammes (kernel method), fast Fourier
transformation - FFT
-Utilisation des processus de Levy dans les algorithmes de pricing, utilisation des champs
aléatoires
-Etude du « discount price actualisation factor » dans les schémas numériques de prix à temps
discrets, lien avec le modèle de Black et Scholes
Statisticien & Probabiliste chez EDF R&D (Stage de Master)
Dpt. MRI : Management des Risques Industriels à Chatou
05/2007-09/2007
-J’ai invalidé une nouvelle méthode statistique donnant un temps d’arrêt aux calculs de
températures modélisant le réacteur nucléaire
-Simulations statistiques sous SAS sur la fiabilité des méthodes de recherche de valeurs aberrantes
-Techniques de sélection de modèles et de scoring
-Méthode de Monté Carlo, Calcul de Value at Risk, calcul du quantile de Wilks
Enseignant en Mathématiques chez les Cours Legendre - Paris
05/2002-09/2006
-Donner des cours à 12 élèves, gestion d’une relation commerciale
Java, NetBeans, C++
R, CALC, MapInfo, SQL
SAS Macro, SAS Base,
SAS Stat, SQL
Industrialisateur temps réel, Fiabiliste chez
Renault & Renault-Banque R.C.I ainsi que CSC
09/2002-12/2003 & 04/2005-01/2006
-Utilisation des lois exponentielles de Weibull pour le contrôle qualité (BDD des pannes véhicules)
-Spécification d’une application décisionnelle pour l’achat des disques dures, régression linéaire
-Réalisation de maquettes d’IHM sous Excel et mesure de l’ergonomie de saisie des données
-Hotline : gestion de File System et d’espaces disque (Capacity Planning)
-Ordonnancement de taches sous Autosys et Crontab (Unix), CA7 (MVS)
Stagiaire en électronique pour Createch & Labo télécommunication du CNAM de Paris
05/2002-08/2002
-Etude de la fia...