Jérémy T.

data scientist, développeur machine learning

Peut se déplacer à Paris

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Jérémy.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

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  • E-mail vérifié

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Compétences (8)

Jérémy en quelques mots

Je suis ingénieur data scientist à Paris, spécialisé dans le crawling et l'analyse de données à grande échelle. Ayant occupé des postes de R&D, j'entretiens des liens étroits avec les labos de recherche en data science. J'aime particulièrement intervenir auprès des start-ups ayant des besoins de prototypage rapide, étant moi-même entrepreneur.

Vous pouvez me contacter afin de :
_ collecter des données et les organiser au sein d'une base de données
_ vous renseigner sur l'état de l'art ou les technologies d'intelligence artificielle pouvant répondre à une problématique donnée
_ implémenter des algorithmes de machine learning / deep learning en Python
_ réaliser des études statistiques
_ produire de la documentation technique
_ produire des visualisations de données / dashboards

Exemples de cas clients réalisés :
_ segmentation clients pour du marketing ciblé sur la base de données transactionnelles, comportementales
_ prédiction de l'attrition (churn)
_ systèmes de prévision de la demande (pour ajustement des stocks, optimisation de la supply chain)
_ algorithmes de traduction
_ systèmes de recommandation
_ digitalisation de documents par reconnaissance de caractères (OCR)

Expériences

Riminder

Co-fondateur et Lead Data Scientist

Paris, France

novembre 2015 - octobre 2016

Riminder est une start-up mettant l’intelligence artificielle au service du recruteur. Nous avons levé 1M
d’euros en seed auprès de grands noms de la tech en France. Mise en place de l’équipe de R&D :
_ mise en place de l’infrastructure de développement : bases de données (Elasticsearch, MongoDB) de 100 millions de CV, déployées dans le cloud Amazon AWS et en local
_ développement d’algorithmes de classification de candidatures écrites, ranking des candidats les plus
prometteurs, et de traduction permettant de prendre en compte des candidatures écrites en plusieurs
langues. Language utilisé : Python.
_ mise en place d’outils de visualisation des données
_ veille technique (nombreux liens avec les labos de recherche en machine learning / deep learning, participation à une conférence internationale de machine learning)
  • Python
  • Intelligence Artificielle
  • Traitement automatisé du langage
  • Réseaux de neurones
  • Bases de données

Credit Agricole Corporate and Investment Bank - Groupe Crédit Agricole

Banque & assurances

Quantitative Researcher

Paris, France

mars 2015 - septembre 2015

Au sein de l’équipe de recherche sur les produits dérivés de taux :
_ implémentation en C++ d’un modèle de marché suggéré par Peter Jaeckel au Global Derivatives 2014
_ développement et implémentation en C++ d’un modèle de taux d’intérêts à temps discret.
  • C++
  • Chaines de Markov
  • Processus stochastiques
  • Equations différentielles

Recommandations externes

Formations

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