Data scientist Bordeaux : Trouvez vite les meilleurs freelances disponibles

Exemple de missions d'Alae,
Data Scientist freelance

• Data engineer

  Airbus, Toulouse, France
  Jan 2023 - aujourd'hui

  En qualité de Data Engineer chez Datapy, prestataire chez
  Airbus, j'ai conceptualisé et perfectionné des API de machine
  learning avec le framework Django. Ces API ont été intégrées
  dans une architecture de microservices pour une application
  web dédiée, simplifiant l'accès et la manipulation des données
  relatives aux circuits de câblage des avions. Cette application
  a généré des gains significatifs d'efficacité, accélérant le
  processus pour les ingénieurs d'Airbus. Les améliorations
  apportées au code existant ont renforcé la stabilité et les
  performances, tandis que la documentation élaborée a facilité
  une utilisation plus efficace de l'application.
  Stack technique: Linux, Python (Pandas, Numpy, scipy),
  Django, OpenShift, Docker, GitHub, Redis, MongoDB,
  PostgreSQL, CoreAll, Jenkins, Kubernetes., Méthode Agile.

• Data Engineer

  WeatherForce, Toulouse, France
  Jan 2023 - Jan 2023

  En tant que Data Engineer chez Datapy, prestataire chez
  WeatherForce, j'ai conçu et optimisé des pipelines de données
  en temps réel et en batch. J'ai mis en place des pipelines ETL
  pour préparer les données météorologiques, assurant un
  accès aux données fiable aux data scientists. Ces pipelines
  facilitent le développement des modèles de machine learning
  et d'analyses répondant aux différents besoins des clients de
  weatherforce. La documentation rédigée a garanti une
  utilisation efficace de ces pipelines.
  Stack technique: Linux, python (Xarray, DashPlotly, SckitLearn, Seaborn, Matplotlib..), Docker, GitLab.

• Data Scientist / Data engineer

  ELLONA, Toulouse
  Jan 2021 - Jan 2022

  En tant que Data Scientist, j'ai élaboré un Framework dédié à
  la détection d'événements anormaux liés à la qualité de l'air en
  environnement intérieur. Ce framework repose sur l'analyse en
  temps réel des données de capteurs mesurant divers indices
  de l'air tels que le CO2 et les composés organiques volatils.
  Par ailleurs, j'ai contribué activement à un projet POC chez
  Airbus, axé sur la détection des gaz nocifs émis par les
  moteurs d'avion à l'intérieur de la cabine. Mon implication
  comprenait le développement d'algorithmes visant à identifier
  les événements anormaux liés à la pollution dans des espaces
  clos comme les bureaux et les salles de classe,

  Stack technique: Python (Pandas, NumPy, TensorFlow, Plotly, Streamlit), SQL, MySQL.

• Data Scientist

  Air France KLM, Paris
  Jan 2020 - Jan 2021

  En qualité de data scientist au sein de l'équipe transformation
  IA d’Air France, créée en 2019 à Roissy, j'ai joué un rôle clé
  dans le développement de modèles de machine learning NLP
  visant à automatiser l'analyse des accidents du travail chez Air
  France KLM. L'application résultante, dédiée à l'automatisation
  de cette analyse, a considérablement accéléré le processus,
  libérant les équipes de prévention et des ressources humaines
  du travail manuel fastidieux. Cette automatisation a permis de
  réduire le temps nécessaire au processus manuel de plusieurs
  semaines à une fraction du temps, permettant ainsi aux
  équipes de se concentrer pleinement sur leurs missions
  essentielles et de mettre en place des stratégies préventives
  pour réduire les accidents du travail.

  Stack technique: Linux, python (Plotly, sckit-learn, seaborn, matplotlib, Pytorch...), Docker, Teradata, Méthode Agile

• Data Scientist

  Orange Business & services, Boulogne Billancourt
  Jan 2019 - Jan 2020

  En qualité de data scientist chez Orange Cloud Business, j'ai
  évolué au sein de l'entité Automatisation, dédiée à la
  supervision du cloud pour les clients d'Orange Business &
  Services. Mon engagement s'est concentré sur le
  développement de modèles de machine learning démontrant
  le potentiel de cette technologie dans l'automatisation des
  tâches techniques de l'équipe Automation d’OCB. J'ai
  contribué à deux projets distincts : l'automatisation du
  traitement des incidents en utilisant des algorithmes de NLP,
  ainsi que la supervision de la consommation de CPU et de
  disque dur dans le cloud pour prédire la saturation des
  ressources à l'aide de modèles de séries temporelles. Mon
  rôle a ainsi consisté à proposer des solutions innovantes
  visant à améliorer l'efficacité opérationnelle dans le domaine
  de la supervision du cloud.
  Stack technique: Linux, Python ((Pytorch, Scikit-learn Spacy,
  NLTK, Cloud Orange, Stack Elastic, Pytorch, Linux