Profil de T Ny
T Ny
650.00€ /j
Data Scientist | Engineer | MLOps
Disponible le :
18/10/2024
Localisation : Île-de-France, France
Mobilité : Mobilité internationale
Localisation : Île-de-France, France
Mobilité : Mobilité internationale
7 années d'expérience
0 missions réalisées
DataikuGoogle Big QueryGoogle Cloud Platform (GCP)Machine LearningPythonSQLTerraform
Analyse des besoinsMise en production
0 missions réalisées
T Ny en quelques mots
Évoluant dans le monde de la Data depuis 7 ans, j’accompagne les entreprises sur leurs sujets Data Science afin d’aider à la prise de décision data-driven.
Dans ce cadre, j’utilise les techniques d’Analyse Exploratoire de données, des méthodes de Machine Learning Descriptives et Prédictives développées principalement en Python. J’ai également une bonne maîtrise des technologies Big Data et Cloud, notamment le cloud GCP, et des pratiques MLOps.
Ainsi, je suis capable d’intervenir dès la collecte des données, jusqu’à la restitution des résultats et la mise en production des modèles.
N’hésitez pas à me contacter pour échanger.
Langues
Formation
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MASTER MASERATI
Université Paris-Est Créteil (UPEC)
septembre 2014 - septembre 2016
Econométrie, Analyse de données, Technologies Big Data, Datamining, Scoring
Certificat Analyste Big Data
CNAM
septembre 2018 - septembre 2019
Datamining, Machine Learning, Visualisation de données massives, Apache Kafka, Docker, Apache Spark, systèmes NoSQL (Cassandra, ElasticSearch, MongoDB)
Portfolio
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RIMOWA (GROUPE LVMH)
Data Scientist
mars 2021 - février 2023
Ile de FranceContexte : Mettre en place et déployer des modèles de Machine Learning, effectuer des analyses statistiques ad-hoc permettant d’extraire des insights utiles au business
– Mise en place d’un score permettant de détecter les clients à fort potentiel de réachat
– Mise en place d’un système de recommandation produit
– Industrialisation du nouveau modèle de segmentation client
– Déploiement et mise en place d’un monitoring automatisé des modèles en production
– Administration des machines Dataiku
– Analyses statistiques ad-hoc
– Renfort sur le suivi de la qualité des données de la base CRM
Stack technique : Dataiku DSS, Python (Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn), SalesForce, JIRA, Bigquery, Google Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud PubSub, Terraform
M2I
Data Scientist (formatrice)
novembre 2020 - novembre 2020
Ile de FranceContexte : Former de futurs Data Analysts à l’utilisation de Python et ses packages pour l’analyse de données, les études statistiques et le Machine Learning
– Découvrir et utiliser Jupyter Notebook et les widgets pour créer des dashboards interactifs
– Rappeler les notions statistiques de bases pour l’analyse de données
– Expliciter le fonctionnement des bibliothèques utilisées en analyse de données (Numpy, Scipy, Pandas)
– Expliciter le fonctionnement de la bibliothèque Matplotlib pour la Data Visualisation
– Expliciter le fonctionnement de la bibliothèque Scikit-learn pour le Machine Learning
– Mettre en place les ateliers pratiques pour chaque partie.
Stack technique : Python (Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn), Jupyter notebook
HVN METRIC
Data Scientist - Data Engineer
mars 2020 - juillet 2020
Ile de FranceContexte : Développer et mettre en place de la V1 de l’application Web de monitoring musical
– Collecter les données via des APIs
– Transformer et mettre à disposition les données dans l’entrepôt de données
– Modéliser et créer le datamart servant l’application
– Intégrer les données de monitoring
– Installer et configurer le serveur d’hébergement (AWS EC2)
– Mettre en place les certificats SSL/TLS
– Effectuer le développement Backend avec Python
– Effectuer le développement Frontend avec HTML, CSS, jQuery
– Configurer et mettre à disposition le serveur de mail
Stack technique: Python, Django, Docker, PostgreSQL, Ubuntu, jQuery, Ajax, HTML5, JSON, Bootstrap CSS, Git, Github
LINEUP
Data Scientist
septembre 2019 - février 2020
Ile de FranceContexte : Réaliser des études Data pour améliorer la connaissance client et aider la prise de décision du marketing
Projet 1 : Média Le Télégramme — « Segmentation de la base client »
– Créer un Datamart des données CRM
– Analyser et corriger les données aberrantes ou manquantes
– Créer des indicateurs et statistiques descriptives sur la connaissance client
– Réaliser la segmentation client avec la méthode K-means
Projet 2 : Laboratoire Bioderma — « Exploration de données CRM, et segmentation client »
– Collecter et transformer les données CRM
– Créer des indicateurs et statistiques descriptives
– Réaliser la segmentation client avec la méthode K-means
Projet 3 : Sports 2000 — « Qualité des données CRM »
– Contrôler et mesurer les données incohérentes et manquantes
– Nettoyer et corriger les données selon les règles de gestion établies
– Faire le suivi de la qualité des données en collaboration avec l’équipe IT
Stack technique : Linux Bash scripting, MySQL (création + administration), Python (Pandas), Jupyter Notebook, Dataiku
ORANGE BUSINESS SERVICES
Data Scientist
janvier 2018 - juin 2019
Ile de FranceContexte : Migration automatique des anciennes offres du parc client mobile
– Analyse des offres et options détenues et définition des règles de gestion
– Définir la matrice détaillée de migration à intégrer au SI
– Réaliser les bilans de migration des anciennes offres
– Analyser et suivre le taux de churn
– Analyser les impacts sur le CA après la migration
Stack technique : SAS Base, SAS Macro, Tableau software
MINISTERE DE LA SANTE (DREES)
Data Scientist
février 2017 - décembre 2017
Ile de FranceContexte : Enrichir les données de l’enquête Drees avec les données individuelles des bénéficiaires de l’aide APA / Remonter les données individuelles sur les bénéficiaires de l’aide PCH.
– Collecter les données auprès de 94 conseils départementaux
– Automatiser et optimiser les programmes SAS pour la collecte
– Apurer les données, définir les règles de correction, Homogénéiser les données
– Recoder les variables, Imputer les valeurs manquantes, Créer des indicateurs pertinents
– Constituer les bases de sondage et d’étude
– Analyser la qualité des données et réaliser des statistiques descriptives
Stack technique : SAS Base, SAS Macro, SAS Enterprise Guide
AIR FRANCE-KLM
Data Scientist
octobre 2015 - septembre 2016
Ile de FranceContexte : Fournir les indicateurs de performance du programme Flying Blue, et mettre à jour les données de l’application web à destination des différents marchés à l’international.
– Créer les principaux KPIs
– Réaliser les tableaux de bords des principaux KPIs
– Intégrer les données CRM dans l’application web
– Mesurer l’impact des campagnes Marketing
– Réaliser les études connaissance client en collaboration avec les équipes transverses
Stack technique : SPSS Modeler, SAP Business Objects, WPS, R, Teradata
