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Fabrice JOURDAN

Paris

En résumé

Je souhaite renforcer un datalab voire encadrer des profils différents gravitant autour de projets Data Science.

J'ai pu acquérir une expérience conséquente au sein de sociétés diverses (Meetic, éditeurs de logiciel, société de services), en travaillant sur des projets variés avec des collaborateurs pluri-disciplinaires. J'apprécie les challenges autour de la Datascience, convaincu que des projets bien identifiés et menés apportent un fort ROI aux équipes métiers.

Entreprises

  • Ministère De L'intérieur - Datascientist

    Paris 2016 - maintenant En charge de la modélisation de flux de données et de la mise en place de POC Data Science :
    - Préparation, transformation et analyse des données (statistiques uni & bi-variées)
    - Sélection statistiques de variables, réduction de dimension, under-sampling
    - Apprentissage supervisé (Détection de signaux faibles) et non-supervisé (Clustering)
    - Présentation de résultats aux équipes métiers (Métriques & axes d’amélioration)
    - Préconisations pour la création d’un DataLab (méthodologie, plateforme technique)
    - Développement de flux d'intégration de données applicatives et mesure de la performance

  • Business & Decision - Consultant data science

    Courbevoie 2016 - 2016 Mission de 6 mois dans le cadre d’un projet d’étude des profils client afin d’anticiper la résiliation de contrats (Machine learning supervisé)

  • Meetic - Data Analyst

    Paris 2013 - 2016 Responsable de la création d’outils automatisés permettant de garantir la qualité et la conformité des données en coordination avec les équipes transverses:
    - Proof of concept sur la Détection de membres indésirables par un process de Machine Learning supervisé
    - Création d’un système de KPIs sur les données membres (> 4,5 milliards de contrôles / jour)
    - Création d'un Data contrôler pour analyser l’origine des incohérences de données
    - Création des process automatiques de désinscription et de purge de membres (> de 50 millions de membres)
    - Support au projet d’anonymisation de données membres (CNIL)

  • Meetic - Responsable TMA & Développeur Core

    Paris 2010 - 2013 - Gestion des anomalies : analyse, priorisation, affectation, corrections et encadrements des développeurs
    - Suivi des mises en production et mise en place de statistiques

    - Création du framework d’historisation des données clients
    - Migration de 3,5 milliards de données de référence (modèle uniforme sans encodage)
    - Détection de fraudeurs lors de l'inscription/authentification des membres

  • Meetic - Développeur PHP

    Paris 2004 - 2010 En charge du développement d’outils et de fonctionnalités permettant d’accompagner la stratégie du Groupe :
    - Réalisation du projet « Segmentation Client » (>12 M de membres) permettant d’affiner la communication de Meetic (Emailing) auprès de ses clients
    - Création/Evolution des outils backoffice « Service Client »
    - Développement de nouvelles fonctionnalités sur les sites Meetic/Affinity

  • WEB VALLEY - Ingénieur Développement

    2001 - 2004 -Développement de modules sur logiciel de GED et intervention en clientèle

  • CAP GEMINI - Ingénieur Projet

    SURESNES 1999 - 2001 -Développement d’un logiciel de comptabilité publique et Migration de données dans SAP (ERP)

  • Sage France - Responsable développement

    Paris 1994 - 1999 -Management de développeurs (logiciel de Comptabilité),
    -Rédaction de documents techniques, dossier tests,
    -Partenariat à l’export (Hollande, Belgique, République tchèque).

Formations

  • Coursera.Org

    Cours En Ligne 2016 - 2016 Certifié

  • Ecole Polytechnique

    Palaiseau 2015 - 2015 Data Science Starter Program (DSSP)

    Le programme couvre des sujets de l'état de l'art en Data Science et Big Data allant de la collecte de données, leur stockage et traitement à l'analyse et la visualisation ainsi que des applications réels à des exemples concrets. Ce programme propose une vue d'ensemble et couvre, avec un degré de détail suffisant, les méthodes et les outils permettant d'attaquer des problèmes de Big Data

  • EdX

    Cours En Ligne 2015 - 2015 Attesté

    MOOC : Python, des fondamentaux à l'utilisation du langage

  • EdX

    Cours En Ligne 2015 - 2015 Certifié

    MOOC : Introduction à la statistique avec R

  • EdX

    Cours En Ligne 2015 - 2015 Certifié

    MOOC : Fondamentaux pour le Big Data

  • Institut De Physique Nucléaire

    Orsay 1989 - 1990 DEA

    Mention Bien

  • Université Paris VII Jussieu

    Paris 1988 - 1989 MAITRISE

    Mention Bien

  • Université Paris VII Jussieu

    Paris 1987 - 1988 Licence

    Mention Bien

Réseau

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