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Dans le cadre du projet SWM (sustainable wildlife management), nous développons une application web
R Shiny afin de répondre aux besoins suivants :
- Lecture automatique de formulaires manuscrits via un OCR
- Correction semi-automatique des erreurs de saisie
- Création automatique de rapports de suivi de la chasse villageoise au Gabon
Mots clés : R, Shiny, DataViz, OCR
- Développement et monitoring de pipeline d’ingestion et de traitement de données via Spark (en batch
comme en streaming)
- Maintenance de modèles prédictifs du risque d’explosion de plateformes pétrolières
Mots clés : Python, Spark, Streaming, Azure (Databricks, Cosmos, Azure function), Kafka
Implémentation et mise en production d’un moteur de recommandations de sorties scolaires
- Développement d’un algorithme de recommandations content-based
- Déploiement de l’API de recommandations via Azure
Mots clés : Python, Azure services, Django, API
Le rôle de mentor consiste à accompagner les étudiants au cours de leurs différents projets constituant les
parcours data analyst et data scientist, via un suivi personnalisé.
- Partage d’expériences : l’objectif principal est de guider les étudiants vers les bonnes pratiques et les
bons réflexes à adopter lors du déroulement d’un projet data
- Suivi de projets tuteurés : les discussions, en fonction des profils, s’articulent autour de conseils techniques
et de réflexions / retours sur la valeur ajoutée du projet de l’étudiant pour le client (fictif)
- Clarification du cours : lorsque certains points ne sont pas clairs, nous reprenons ensemble les notions
qui n’ont pas été assimilées
Implémentation d’algorithmes de fertilisation dans le cadre du projet FaST platform (Farm Sustainability
Tool) de la commission européenne (via PwC)
- Développement de librairies Python pour les algorithmes de fertilisation espagnols, italiens et estoniens
se basant sur les données agricoles remontées par les agriculteurs ainsi que sur les données géographiques
- Création d’API d’ingestion de données géographiques (hydrologie, données de sol, zones protégées, ...)
- Construction d’interfaces d’administration via Django
Mots clés : Python, Django, GIS, GraphQL API, micro-services, Hasura, Docker, FastAPI
En savoir plus : ********
(Jan - Nov 2020) : Implémentation d’algorithmes de fertilisation dans le cadre du projet FaST platform
(Farm Sustainability Tool) de la commission européenne (via PwC)
- Développement de librairies Python pour les algorithmes de fertilisation espagnols, italiens et estoniens
- Création d’API d’ingestion de données (hydrologie, données de sol, zones protégées, ...)
- Construction d’interfaces d’administration via Django
Mots clés : Python, Django, GraphQL API, micro-services, Hasura, Docker, FastAPI
En savoir plus : ********
- Implémentation de pipeline de données, construction d’algorithmes de gestion de stocks et développement
de dashboards interactifs via PySpark et Slate au sein de l’écosystème Skywise, plateforme data d’Airbus.
- Développement de compétences autour des bonnes pratiques de code (craftmanship) et de
l’industrialisation de la data science.
Développement de packages R de machine learning afin d’analyser le comportement d’automobilistes à
partir de données IoT.
- Mise en place de base de données GIS et construction d’algorithmes autour des données GPS (exemple :
matching entre le réseau routier et les coordonnées des différents trajets).
- Construction d’algorithmes de maintenance prédictive.
Développement de pipeline de données, d’algorithmes de segmentation clients et analyse du comportement
client via SAS au sein d’ERDF
- Construction de dashboards de visualisations interactives avec R Shiny pour le suivi des brevets chez
l’INPI.
Data scientist [Stage], INRA (institut de recherche), Toulouse.
- Classification semi-supervisée d’ARN à partir de données structurées et non structurées (graphes) grâce
à des modèles à noyaux et des méthodes ensemblistes (kernel k-means, recuit simulé, bagging)
- Publication d’un article de recherche : ********-00877561/document