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David MAS

Paris

En résumé

Je suis un passionné de la data. Je vois dans chaque nouveau point de donnée une occasion de fournir un meilleur service au client. Les canaux numériques et en particulier les smartphones fournissent aujourd'hui un flux continu de retour utilisateur et j'aime transformer ce retour en une amélioration concrète de l'expérience utilisateur et de l'efficacité commerciale.

Nous avons maintenant accès à de puissantes plateformes de traitement de données tels que Hadoop (et maintenant Spark) et à de puissants algorithmes de machine learning tels que le deep learning et les contextual multi-arm bandits. Nous pouvons en tirer parti pour traiter l'énorme volume de données générées par les utilisateurs et le transformer en action commerciale pertinente.

Je travaille actuellement pour le groupe Rakuten, principalement sur le développement et le déploiement de systèmes de recommandation et targeting pour les places de marché sur internet du groupe. Je travaille aussi sur le suivi des utilisateurs, l'optimisation UX et l'amélioration de la pertinence des moteurs de recherche.

Stack technologique: Python, Hadoop, Spark, Cassandra, Couchbase, Kafka, Storm, RabbitMQ

Mes compétences :
Intelligence artificielle
Développement web
Analyse statistique
Machine Learning
Big Data
Réseaux sociaux

Entreprises

  • Priceminister - Senior Data Scientist

    Paris 2014 - maintenant Je développe et le déploie des solutions de machine learning à grande échelle pour améliorer l'efficacité des places de marchés e -commerce du Groupe Rakuten dans le monde entier .

    Je travaille principalement sur ​​les systèmes de recommandation et de ciblage , mais aussi sur le suivi des utilisateurs , l'optimisation UX et l'amélioration de la pertinence des moteurs de recherche.
  • Valbray development - Data Scientist

    2010 - 2014 Projets principaux:
    * Wiblio: reconnaissance automatique des tranches de bande dessinée basée sur la reconnaissace visuelle et sur l'OCR
    // Technologies: analyse d'image, base de donnés d'image, OCR.

    * Footmaniak: prédiction du résultat des matchs de football professionnels basé sur les résultat précédent et personnalisation du modèle avec des informations fournies par les utilisateurs.
    // Technologies: web scrapping, modélisation statistique, analyse de sentiment
  • Groupe Expess-Roularta - Architecte Web

    2009 - 2010 Projets principaux:
    * Mise en place du nouveau Front et du workflow de publication
    // technologies: Silex, Symfony 2.0, Varnish, MongoDB, RabbitMQ, XML/XSLT

    * Création du portail communautaire d'édition et de partage de contenu culturel
    // Technologies: Symfony 1.4, PHP/MySQL

    * Refonte du système de gestion de contenu (CMS)
    // Technologies: Symfony 1.4, PHP/MySQL
  • ERMES-CNRS - Doctorant

    2004 - 2008 Analyse et modélisation des investissement en capital-risque
    // Doctorat à l'Université Panthéon-Assas Paris II

    * Modèles économétriques des investissements en capital-risque

    * Simulation multi-agent d'un modèle théorique du comportement des investisseurs en capital-risque

    * Presentations à des conférences internationales: Nice ISS 2006, Rotterdam EMNET 2007, Toulouse ESSA 2007, Palerme AE 2007, Salerne NEW 2008

    * Publications : Syndication strategies in venture capital network (2008), Market selection of competent venture capitalists (2007)

    * Collaborations au sein d'un projet de recherche européen (FP6-NEST 012410 CO3)

    * Enseignement: Informatique décisionnelle, Théorie des jeux, Micro-economie
  • LIMSI-CNRS - Ingénieur de recherche

    2001 - 2004 Projet de la Direction Générale pour l'Armement

    Amélioration des modèles de langages utilisés pour la reconnaissance automatique de la parole par :
    * réseaux de neurones
    * apprentissage discriminant
    * classification automatique
  • Les Rencontres d'Affaires (devenu Comundi) - Consultant

    1999 - 2000 * Conception et mise en oeuvre de la gestion de contenu du site internet présentant les offres de formation professionnelle commercialisées par l'entreprise.
    * Techniques mises en oeuvre : base documents en XML, génération pages web par XSLT via CGI en PERL

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