Scientifique de la donnée, chef de projet, product owner
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EF

Scientifique de la donnée, chef de projet, product owner

46 ans —  Montréal , Yonne  Canada
Expertises
AMOA Powershell MS SQL Finance de marché
Confirmé
SSAS SSIS Windev SSRS VB6 WebDev SQL Python scala Suite BI
Fonctions
Data Scientist développeur Python chef de projet AMO

Note Globale    

Présentation

 

Bonnes connaissances des moteurs de tarification des assurances, bonnes connaissances des produits financiers, bonne maîtrise  des outils Microsoft.

Connaissances informatiques : 

  • R, Python (Numpy, Pandas, Scikit Learn, Tensorflow, Keras, Pytorch)
  • Spark (PySpark)
  • Windev / Webdev / Windev mobile
  • Suite BI Microsoft (SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS)
  • Power BI (Power Query compris)
  • VB6, VBA Access, VBA Excel
  • Powershell
  • Java, C#

EF

id : #7877

46 ans

Montréal

Yonne

Scientifique de la donnée, chef de projet, product owner

Scientifique de la donnée, chef de projet, product owner

Certification

 

2018 : Analyste de données massives

Dernière expérience

 

Cedrom SNi - Montréal
Data scientist

Sep 2018 - Déc 2022

Cedrom-SNi est un acteur majeur de l’édition d’outils de recherche documentaire adaptés à chacun de leurs clients.

Projets clé :

R&D

  • Développement et intégration d’un outil de recommandation de documents (Docker, Python) en collaboration avec le Centre de Recheche Informatique de Montréal (CRIM)
    • Cet outil permet d’exploiter l’historique des requêtes saisies par un utilisateur pour lui proposer les documents les plus pertinents.
  • Intégration d’outils de traitement des langages naturels (NLP) dans les outils de recherche par pertinence (opennlp)

Maintenance

  • Maintenance des scripts de recherche documentaire utilisés par la Bank of Canada (BoC)
    • Ces scripts permettent d’optimiser l’algorithme de recherche utilisé par la BoC.
    • Ces scripts sont utilisés par la BoC pour construire des lignes de temps d’évènements qui leur permettent d’optimiser les décisions concernant les taux directeurs.
  • Maintenance des scripts de pertinence (Elasticsearch, Groove, Pain)
    • Ces scripts permettent d’exploiter les métadonnées des documents pour les mettre en concordance avec le profil des utilisateurs
    • Ces scripts permettent aussi de filtrer les documents en fonction des accords contractuels

Mission :

  • Proposer et développer des outils de Machine Learning qui permettent de présenter au clients les documents les plus pertinents pour leur activité
  • Maintenir les outils existants pour les adapter aux versions successives du moteur d’indexation Elasticsearch
  • Documenter techniquement l’architecture ainsi que les outils développés.
 

Formation

 

2004     Institut Galilée, Université Paris XII - Doctorat en Génie des Procédés, mention Sciences pour l'Ingénieur

1994     Classes Préparatoires aux Grandes Écoles d'Ingénieur (filière T' puis MT)

1997     CNAM, Paris; big data » - Préparation de la certification d'Analyste de données massives; Obtention d'unités de valeurs en Finance de Marché; o Pratique des taux d'intérêt et produits monétaires et obligataires; o Actions, gestion des portefeuilles et produits dérivés; électronique (traitement du signal, télécommunications appliquées aux radiocommunications)

Langues

 

Français : Bilingue ou langue maternelle

Anglais : Courant

Portugais : Moyen

Allemand : Moyen