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Data Scientist · Confirmé

Data Scientist

Réf. JS-C01931
AWSMachine LearningDeep LearningData Science💼 3 ans d'XP
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À propos du candidat

Data Scientist avec trois ans d’expérience, j’interviens sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée, de l’ingestion à la valorisation. Je conçois, implémente et déploie des modèles de Machine Learning, Deep Learning et d’IA, tout en assurant la robustesse des pipelines de données grâce à mes compétences en Data Engineering. À l’aise avec les environnements Cloud (AWS, GCP), je contribue également à la mise en place de dashboards et de reportings pour faciliter la prise de décision.

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Compétences

AWSMachine LearningDeep LearningData ScienceGoogle Cloud (GCP)

Expérience professionnelle

C
Construction d'indicateurs territoriaux de SNP à partir du SNDS (DCIR, PMSI)

Construction d'indicateurs territoriaux de SNP à partir du SNDS (DCIR, PMSI). Clustering (K-Means, CAH, DBSCAN) de médecins permettant de caractériser leurs profils et des typologies d'activité. Développement d'algorithmes via des prescriptions/remboursements de médicaments (codes ATC, CIP) permettant de repérer des pathologies traceuses de SNP.

E
Exploitation de données massives issues de 39 hôpitaux (EDS-APHP)

Exploitation de données massives issues de 39 hôpitaux (EDS-APHP). Implémentation de méthodes statistiques et de Machine Learning afin d'évaluer les facteurs de risque de mortalité des patients ayant subi une chirurgie digestive. Coécriture d'un article scientifique publié dans une revue scientifique pour vulgariser les résultats.

S
Scraping de données issues de diverses sources (Glassdoor, LinkedIn

Scraping de données issues de diverses sources (Glassdoor, LinkedIn...). Structuration et stockage des données. Développement d'un pipeline pour automatiser l'ensemble du processus.

T
Traitement et harmonisation de données multisources afin d'assurer leur qualité

Traitement et harmonisation de données multisources afin d'assurer leur qualité. Conception de tableaux de bord interactifs R-Shiny. Déploiement des solutions au profit des utilisateurs. Prédiction de l'activité via des modèles de séries temporelles (ARIMA).

P
Préparation, traitement et nettoyage de données multisources

Préparation, traitement et nettoyage de données multisources. Prise en compte de la multicolinéarité via des techniques de régularisation (Ridge, Lasso, Elastic Net) suivi de l'implémentation de modèles de Machine Learning. Production de livrables (poster, rapport) et communication scientifique.

C
Conception d'une plateforme en ligne pour gérer des campagnes de jeu de rôle à distance...

Conception d'une plateforme en ligne pour gérer des campagnes de jeu de rôle à distance (type Donjons & Dragons), avec interface utilisateur, base de données PostgreSQL et API externe. Développement de fonctionnalités permettant l'authentification, la création/gestion de personnages et cartes, le combat interactif MJ/joueurs à travers une architecture client-serveur. Modélisation UML, développement des couches DAO, service et IHM, intégration API, tests unitaires.

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