Éducation

2016/2018 at ECOLE 42

Codage à la norme de fonctions de bases de librairies C (get_next_line, printf,…).
Réalisation de programmes d’images de synthèse par technique de raycasting/raytracing.
Réalisation de projets en équipe, utilisation de l’arborescence de git.

2016/2017 MASTER 1 MATHEMATIQUES ET APPLICATIONS at UNIVERSITE PIERRE ET MARIE CURIE (PARIS VI)

Méthodes numériques: approximations, résolutions d’équations dérivées partielles, résolution des grands systèmes creux.
Statistiques: non paramétriques, en grandes dimensions, approche Bayésienne, théorie de la décision.
Optimisation: analyse convexe, théorie des graphes, arbres binaires de recherche.

2015/2016 LICENCE MATHEMATIQUES at UNIVERSITE DE BORDEAUX

Experience

2018 Data developpeur at FREELANCE

Disponible pour des missions courtes en data engineering (scalping, gestion de bases de données, design d’infrastructure), et en datascience (conception et entraînement de modèles).

2016/2017 CTO at POLEON (ex Lyle City)

Real time predictions on transportation demand.

En tant que CTO, j’ai contribué au design, au développement et à la maintenance d’une infrastructure d’ « IA as a service » utilisant les données de la ville de Paris pour délivrer en temps réel des prédictions aux acteurs de la mobilité.

En tant que data scientist, j’étais en charge de la gestion des cinq millions de données collectées chaque jour provenant notamment du trafic routier, des événements Facebook, de la météorologie, de la pollution, de la RATP, de la SNCF, des Vélib.
J’ai développé des outils de :
– structuration des bases de données
– débruitage des données
– enrichissement des données
– création de features
– entrainement de modèles de régression (linéaire, séries de fourrié, arbres de décision)
– utilisation des modèles pour prédire l’affluence et la demande
– distribution, visualisation et Key Performance Indicator pour les clients

2016 Développeur at IFP ENERGIES NOUVELLES

j’ai réalisé une maquette de logiciel de visualisation de données multidimensionnelles.

-Génération de graphes 2d et 3d, représentation incorporant de nombreuses dimensions (positions,formes,couleurs,surfaces,labels)

-Analyse de données : méthode de régression et recherche de points aberrants

-Interaction utilisateurs : afficher/dévoiler, trie des graphes par modèle/pertinence

langages et logiciels utilisés Matlab, R, Latex , Asymptote ,JavaScript