Franck : Scientifique de la donnée, chef de projet, product owner
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Franck

Scientifique de la donnée, chef de projet, product owner

45 ans —  Montréal , Yonne  Canada

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#

Franck

id : #7877

45 ans

Montréal

Yonne

Scientifique de la donnée, chef de projet, product owner

Franck

Certification

 

2018 : Analyste de données massives

Dernière expérience

 

Cedrom SNi - Montréal
Data scientist

Sep 2018 - Sep 2021

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