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Sophia Engineering
- Data Scientist
Sophia Antipolis
2020 - maintenant
Mission pour Michelin Green Mobility / Watèa:
Modélisation de consommation d'énergie des véhicules électriques, basée sur le trajet à venir.
- Extraction et analyse de données CAN des véhicules
- Appels aux API de planification de trajet
- Contextualisation et enrichissement de données (pente, environnement urbain)
- Modélisation et prédiction
- Développement d'une application front-end afin d'appliquer les prédictions aux trajets de monde réel
Mission pour CMA-CGM:
- Modélisation des annulations de réservation par les clients.
- Utilisation de Réseaux de Neurones Graphique sur divers sujets tels que la détection de cargo dangereux, la prédiction de congestion des ports.
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Kp Consulting
- Data Scientist
Levallois-Perret
2017 - 2020
Mission chez MANE & Fils (6 mois) :
* Mise en place d'un système d'indicateurs RH sur la région EMEA
Animation d'ateliers métier et technique pour qualifier l'expression de besoin
*
Détail de l'architecture de données, automatisation des imports
*
* Création de tableaux de bord pour différents profils (managers, RH, direction)
Compétences : compréhension de problématique métier, modélisation base de données, visualisation de donnée
Mission chez Data ScienceTech Institute (6 mois) :
* Entretiens techniques d'admission
Evaluation des compétences mathématiques et informatiques pour les candidats aux
*
formations en Data Science et Data Engineering
Compétences : pédagogie, calcul, programmation, culture informatique
Mission chez DDI-Michelin (2 mois) :
* Conseil en mesures, méthodes et données sur l'analyse de comportement des conducteurs :
Analyse des techniques déjà employées, forces et faiblesses du processus
*
Recommandations en enrichissement de données, nouvelles mesures et algorithmes
*
Compétences : compréhension de problématiques métier, analyse technique, conseil, communication
Mission chez CMA-CGM (1 an) :
* Prédiction de pénalités :
* Identification des variables prédictives les plus pertinentes
* Définition d'un modèle de prédiction en R
* Mise en production de l'algorithme sur Hadoop en PySpark afin d'automatiser et accélérer le processus
* Création d'une application Qlik Sense pour aider les utilisateurs à lire et utiliser les résultats de prédiction
* Alertes attrition de clients :
Identification de tendances à la baisse dans les volumes de commande des clients
*
Etablissement de seuils court-terme et long-terme pour signaler le risque aux équipes
*
commerciales afin qu'elles prennent action
* Création d'une application Qlik Sense permettant de visualiser les risques et leurs potentielles conséquences en volume.
* Détection de containers sur images :
Algorithme de Deep Learning basé sur ChainerCV pour apprendre à détecter les objets «
*
containers » sur images et vidéos
Compétences : séries temporelles, régression, SVM, random forest, clustering, deep learning, visualisation de données, gestion de latences, compréhension de problématiques métier
Parcours Professionnel en Data Science (suite)
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Kp Consulting
- Data Scientist
Levallois-Perret
2017 - maintenant
Mission chez MANE & Fils (4 mois) :
▪ Mise en place d’un système d’indicateurs RH sur la région EMEA
• Animation d’ateliers métier et technique pour qualifier l’expression de besoin
• Détail de l’architecture de données, automatisation des imports
• Création de tableaux de bord pour différents profils (managers, RH, direction)
Mission chez Data ScienceTech Institute (6 mois) :
▪ Entretiens techniques d’admission
• Evaluation des compétences mathématiques et informatiques pour les candidats aux
formations en Data Science et Data Engineering
Compétences : pédagogie, calcul, programmation, culture informatique
Mission chez DDI-Michelin (2 mois) :
▪ Conseil en mesures, méthodes et données sur l’analyse de comportement des conducteurs :
• Analyse des techniques déjà employées, forces et faiblesses du processus
• Recommandations en enrichissement de données, nouvelles mesures et algorithmes
Mission chez CMA-CGM (1 an) :
▪ Prédiction de pénalités :
• Identification des variables prédictives les plus pertinentes
• Définition d’un modèle de prédiction en R
• Mise en production de l’algorithme sur Hadoop en PySpark afin d’automatiser et accélérer le
processus
• Création d’une application Qlik Sense pour aider les utilisateurs à lire et utiliser les résultats de
prédiction
▪ Alertes attrition de clients :
• Identification de tendances à la baisse dans les volumes de commande des clients
• Etablissement de seuils court-terme et long-terme pour signaler le risque aux équipes
commerciales afin qu’elles prennent action
• Création d’une application Qlik Sense permettant de visualiser les risques et leurs
potentielles conséquences en volume.
▪ Détection de containers sur images :
• Algorithme de Deep Learning basé sur ChainerCV pour apprendre à détecter les objets «
containers » sur images et vidéos
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Milanamos
- Data Scientist
2016 - 2017
Intégration de nouvelles sources de données :
• Recherche de données open data (autorités nationales d’Aviation Civile)
• Automatisation de la remontée des données à partir des différentes sources
• Formatage automatique des documents
• Import en base de données
• Gestion des enchevêtrements de périmètre de données
Amélioration des algorithmes de prédiction et de clustering existants :
• Traduction de R en Python
• Intégration de données exogames pour régression multiple
• Élargissement des définitions pour les clusters
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Milanamos
- Data Scientist
2016 - 2017
Outil d'aide à la prise de décision dans le secteur aérien. Service de prédiction de trafic.
* Intégration de nouvelles sources de données :
* Recherche de données open data (autorités nationales d'Aviation Civile)
* Automatisation de la remontée des données à partir des différentes sources
* Formatage automatique des documents
* Import en base de données
* Gestion des enchevêtrements de périmètre de données
* Amélioration des algorithmes de prédiction et de clustering existants :
* Intégration de données exogènes pour régression multiple
* Elargissement des définitions pour les clusters
* Traduction de R en Python
Compétences : séries temporelles, ARIMAX, R et Python, mongoDB, webscraping, recherche de données, gestion de conflits de données
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Pro BTP
- Projet enrichissement de données
Paris
2016 - 2016
Développement en R d’algorithmes permettant de rattacher des données externes aux dossiers
existants en base de données interne pour une meilleure connaissance des clients
• Utilisation du package RecordLinkage, base de données SQL et SAS Enterprise Guide
• Configuration des poids donnés aux champs de comparaison et des seuils de prise de décision
• Intégration de Fuzzy Match (recherche approximative) afin de ne pas écarter les dossiers aux
orthographes différentes
Recommandations à la direction sur les différents types d’applications possibles à cette technique et
les implications commerciales
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Pro Btp
- Data Scientist
Paris
2016 - 2016
* PROJET ENRICHISSEMENT DE DONNEES, PROBTP, Cagnes sur Mer,
* Développement en R d'algorithmes permettant de rattacher des données externes aux dossiers existants en base de données interne pour une meilleure connaissance des clients
* Utilisation du package RecordLinkage, base de données SQL et SAS Enterprise Guide
* Configuration des poids donnés aux champs de comparaison et des seuils de prise de décision
* Intégration des notions de probabilité des mots dans les champs
* Intégration de Fuzzy Match afin de ne pas écarter les dossiers aux orthographes différentes
* Recommandations à la direction sur les différents types d'applications possibles à cette technique et les implications commerciales
Compétences : rapprochement de données, language processing, recherche approximative, distance de Jaro-Winkler
Parcours Professionnel en Ressources Humaines
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SBM Offshore
- Project Lead
SCHIEDAM
2015 - 2015
Mise en place d’une trame de référence des données du personnel pour assurer une continuité des définitions d’un établissement à un autre (Organizational Breakdown Structure)
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Sbm Offshore
- Project Lead
SCHIEDAM
2015 - 2015
* Mise en place d'une trame de référence des données du personnel pour assurer une continuité des définitions d'un établissement à un autre (Organizational Breakdown Structure) pour MDM.
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SBM Offshore
- Group HR Reporting Coordinator
SCHIEDAM
2014 - 2015
Gestion des données et statistiques sociales
Rationalisation des systèmes d’information RH pour modernisation et automatisation de remontée des données
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Sbm Offshore
- Group HR Reporting Coordinator
SCHIEDAM
2014 - 2015
* Gestion des données et statistiques sociales sous Excel et Business Objects : jusqu'à 10 000 salariés, gestion centralisée du personnel de 10 pays
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Dcns Research
- Responsable Reporting Social & SIRH
PARIS 15
2009 - 2009
* Gestion des logiciels de données RH et statistiques sociales : bilan social, rapport égalité H/F, étude des rémunérations, etc.
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DCNS
- Responsable SIRH et Reporting Social
Paris
2009 - 2009
Gestion des divers logiciels de données RH (confidentialité, accréditations, anomalies…)
Gestion des données et statistiques sociales (bilan social, rapport égalité H/F, étude des rémunérations)
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SBM Offshore
- Group Talent & Development Officer
SCHIEDAM
2009 - 2014
Gestion des Talents
- Organisation d’évènements de gestion de talent, succession et évolution de carrière
- Mise en place, maintenance & mise à jour du logiciel de gestion des talents SuccessFactors
- Formation et transfert de SuccessFactors aux équipes RH des différents pays
- Création et partage de tous rapports Talent Management
Organisation
- Mise en place et administration du logiciel groupe de gestion des organigrammes
Gestion de la performance
- Définition besoins pour création d’une application interne d’évaluation de la performance individuelle au niveau groupe
- Consultation internationale des services RH pour récolter besoins d’évolution, suivi des mises à jour
- Formation administrateurs en présentiel et creation de guides
- Création de contenu d’e-learning pour utilisateurs
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Sbm Offshore
- Talent & Development Officer
SCHIEDAM
2009 - 2014
* Organisation de rencontres de directeurs pour l'évolution de carrière des employés
* Mise en place, maintenance & mise à jour du logiciel de gestion des talents SuccessFactors
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Centre Culturel Franco-Namibien
- Secrétaire Général
2007 - 2009
Sous gestion bi-nationale franco-namibienne, le CCFN a pour mission de promouvoir la culture namibienne en France, de démocratiser l'accès à la culture au peuple namibien, d'aider les institutions namibiennes dans leur financement de la culture, et de professionnaliser les artistes locaux.
En tant que Secrétaire Général, j'ai eu en charge différents postes du Centre:
-la gestion du budget et des finances,
-la gestion de l'équipe et des ressources humaines,
-la gestion du matériel et des fournisseurs, et la coordination générale de l'activité du Centre.
Durant l'absence de la directrice en congé maternité, j'ai assuré son intérim. J'étais donc responsable de la relation avec l'ambassade de France et avec le comité de direction du Centre, et m'occupais en même temps de l'aspect Relations Publiques du Centre.
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Centre Culturel Franco-Namibien
- Secrétaire Général
2007 - 2008
CENTRE CULTUREL FRANCO NAMIBIEN,
* Responsable de l'administration du Centre (Ressources Humaines, budget, prestataires et équipements)
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Fnac
- Assistant Ressources Humaines
IVRY SUR SEINE
2006 - 2006
Assistance de la RRH sur tout le pôle RH: recrutement, paie (95 salariés), droit social,
gestion des contrats, communication interne, conseil aux opérationnels, disciplinaire,
relation avec les IRP, formation
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Dassault Aviation
- Stagiaire Ressources Humaines
Saint-Cloud
2004 - 2004
Analyse qualitative et quantitative du processus de recrutement (300 ingénieurs sur deux
ans)
Identification des défaillances et développement d'outils pour y pallier.
Formation des recruteurs à l'utilisation des nouveaux outils.
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Alcatel Space Industry
- Stagiaire
2002 - 2002
Service Achats
Etude de satisfaction en interne sur la récente mise en place d'un progiciel d'achat.
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Deaconess Hospital, Indiana (USA)
- Stagiaire
2001 - 2001
Création d'une base de données MS Access pour la gestion des candidatures.
Formation des recruteurs sur l'utilisation et la pérennisation de la base.
