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Estelle S.

Graph databases (Neo4j), machine learning, python

En télétravail depuis Aix-en-Provence

  • 43.5277
  • 5.44553
  • Tarif indicatif 600€ / jour
  • Expérience 7 ans et +
  • Taux de réponse 85%
  • Temps de réponse 4h
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Estelle.

Indisponible

Jusqu'au 01/09/2021

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Localisation et déplacement

Localisation
Aix-en-Provence, France
Télétravail
Effectue ses missions majoritairement à distance

Vérifications

Influence

Stack Overflow

Stack Overflow : stellasia stellasia
  • 4085 Réputation
  • 38 Bronze
  • 17 Argent
  • 2 Or

Langues

  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Italien

    Capacité professionnelle limitée

Catégories

Compétences (22)

Estelle en quelques mots

Passionnée par les mathématiques et leurs applications, je peux intervenir sur des sujets de data sciences et machine learning variés, de la modélisation à la mise en production des modèles, incluant les étapes de data viz pour la compréhension des résultats.

Je suis également certifiée sur la base de données graphes Neo4j et peux donc vous conseiller lors de la migration ou création de vos bases de données sur cette techno, ainsi que l'analyse de ce type de données via les algorithmes de graphes (community detection, link prediction...)

Mon parcours m'a aussi amenée à faire du développement pur (essentiellement en python/django), écrivant un code testé, documenté et optimisé pour être utilisé en production. Un exemple de réalisation d'un site de A à Z avec Django lors du hackathon Lux4Good en 2018 est disponible sur mon profil github.

Je peux aussi animer des sessions de formations sur les domaines ci-dessus mais également en python/django et SQL.

Portfolio

Expériences

Deleev - Labellevie

Logistique & Supply Chain

Data Scientist & Developpeuse back-end

avril 2020 - Aujourd'hui

Python algorithme graphe

Motion-S

Transports

Lead Data Scientist R&D (& Data engineer)

Bouy-Luxembourg, France

octobre 2018 - mars 2020

Création d'un modèle d'estimation de risque d'accident en fonction du comportement du conducteur et du contexte du trajet.

Utilisation de base de données de graphes pour étude d'un réseau de bus et identification des segments/arrêts introduisant le plus de retard.

Mise en place de l'architecture technique (python, jupyter lab, spark), y-compris intégration continue (tests unitaires) et documentation

Packt

Edition

Author

mars 2019 - mai 2019

Exploring graph algorithms with Neo4j video course:

https://www.packtpub.com/application-development/exploring-graph-algorithms-neo4j-video
Neo4j Algorithms Graph Formation

efficity

Immobilier

Data scientist & python developer

Paris, France

décembre 2014 - septembre 2018

Création d'un modèle d'estimation des biens immobiliers à partir de données structurées et non structurées (petites annonces) (NLP, numpy, scipy, sklearn).

Création d'une carte de chaleur représentant les variations globales et locales des prix/m2 (GDAL, leaflet (front-end, JS)).

Mise en place de webservices (REST) pour mise en production des modèles et participation à la refonte technique du site web de l'entreprise (back et front-end) (Django, Django Rest Framework)


python django Data science Data visualisation Machine learning PostgreSQL geodata django rest framework

CNRS - CNRS

Centres de recherche

Doctorante en physique des particules / analyse de données

Orsay, France

octobre 2011 - septembre 2014

Classification d'observations signal/bruit de fond.

Mesure de propriété physique par minimisation de likelihood.
C++ Analyse de données statistiques latex vulgarisation enseignement

Formations

Certifications