Julien - Data Scientist PYTHON

Ref : 200829S001

Email vérifié

Domicile

75005 PARIS
Profil

Data Scientist, Data Analyst, Chef de projet (31 ans)
Statut

Bientôt freelance
Tarif Journalier Moyen
Voir le tarif

Compétences

PYTHON

UNIX

DATA

BIG DATA

APACHE SPARK

LEAN MANAGEMENT

Data science

Expériences professionnelles

Lead Data Scientist

Qwarry, Paris, France
Jan 2019 - Jan 2020
Développement du SI (crawling des pages Internet, communication entre les services,
API, …)
• Développement du bidder, système répondant aux bid requests (requêtes d’achat
média)
• Développement d’algorithmes d’analyse du Langage Naturel et d’interprétation des
sentiments
• Gestion d’une équipe
• Recrutements
• Présentations clients
Professeur Deep Learning

EPITA, Kremlin-Bicêtre, France
2019 - aujourd'hui
Fondements mathématiques (calcul des gradients, rétro propagation, estimateurs, …)
• Développement « from scratch » d’un réseau de neurones
• Frameworks de Deep Learning (Tensorflow, Keras)
• Réseaux convolutionnels, récurrents, récursifs
• Analyse d’image, de séries temporelles
Structuration Forex

Societe Generale Corporate & Investment Banking, London, United Kingdom
Jan 2017 - Jan 2018
Construire des outils de production pour l’équipe de structuration en Python
• Collaborer avec les autres équipes pour le transfert de connaissances et la réutilisation
des outils
• Développement d’algorithmes de Machine Learning, interprétation des résultats et
présentation des projets au management
Commando trading Taux Exotiques,

Societe Generale Corporate & Investment Banking, London United Kingdom
Jan 2016 - Jan 2017
Développement d’outils pour les traders (calcul de volatilité, d’indicateurs de marché,
statistiques…) en C#/Python
• Gestion de la production et résolution des problèmes dans un environnement stressant
• Veille technologique et mise en place des dernières technologies pour le desk de
trading
Développeur full stack,

Wunderman, Paris, France
Jan 2014 - Jan 2014
Développement de sites internet (Ricard, Ford, Kaporal)
• Implémentation d’outils statistiques
Accueil, Caisse d’Epargne, Nantes, France
Jan 2011 - aujourd'hui

Études et formations

SCIA (Machine learning and Artificial Intelligence), EPITA, PARIS Math Sup/Spé* (CPGE), Livet, NANTES

Autres compétences

COMPETENCES

• Orienté résultats, discipliné,
pragmatique
• Travailleur, créatif, curieux
• Python (principal), Keras,
Tensorflow
• C/C++/C#/Java/langages Web
• Deep Learning, Analyse de
données, machine learning
• Assembleur, concepts bas
niveau

PROJETS

Fancee
Fancee est une application mobile qui permet à l’utilisateur de prendre une photo de quelqu’un,
et de trouver sur internet où peuvent être achetés les vêtements que porte la personne.
J’ai développé le crawler des sites d’ecommerce, les modèles de détection et de reconnaissance
des vêtements (réseaux de neurones profonds), ainsi que la recherche rapide en utilisant
l’algorithme du LSH (Locally Sensitive Hashing).
Interpréteur Whitespace – ********-interpreter
Le langage Whitespace fait partie des langages de programmation « ésotériques ». Il n’est pas
utilisé au quotidien mais son concept amusant est de n’utiliser que des symboles invisibles : les
espaces, tabulations et retours à la ligne.
J’ai développé un interpéteur pour ce langage en Python qui prend en entrée un fichier .ws
(whitespace) et qui exécute commande après commande le code qui s’y trouve.
Il est en contribution OpenSource.
Spyware/rootkit
J’ai participé au développement d’un rootkit auquel j’ai ajouté des fonctionnalités de
récupération et d’envoi de données vers l’extérieur afin de le transformer en spyware.
Le projet se présente sous la forme d’un module kernel pour Linux. Une fois le module chargé,
il s’implante dans l’ordinateur, se rend invisible en masquant certains fichiers, en cachant son
processus de la liste et son nom de la liste des modules. Il offre un contrôle sur l’ordinateur
infecté à distance. J’ai ajouté des fonctionnalités de keylogging, d’envoi de données vers un
site web afin de mettre à profit l’infection pour récupérer des informations.
Conférences OpenSource Intelligence
J’ai donné quatre conférences à propos de l’OpenSource Intelligence (OSINT) pour partager
les techniques qui existent afin de déterrer des informations à propos des organisations,
entreprises, personnes ou infrastructures informatiques sur internet :
- ********-FR/Meetup-Data-Intelligence-Paris/events/254480444/
- ********-debat-du-16-octobre-2018-osint
- Collective Makers
- More-IT-OS (Deep Learning pour la Sécurité Informatique)
Background checker – ********
Dans le cadre de mes conférences sur l’OSINT, j’ai récemment débuté le développement d’un
programme qui a pour objectif de récupérer des informations à propos du parcours
universitaires d’une cible (personne).
Blog OSINT – ********/
J’ai créé un blog que je dédie à l’OSINT : ********/.