Mes compétences :
Statistiques
Mathématiques appliquées
Java EE
MATLAB
R
Python
Machine Learning
Data mining
Entreprises
Powerspace
- Data Scientist
LYON2016 - maintenant
Adyoulike
- Data Scientist
2015 - 2016Développement de nouveaux algorithmes et de nouvelles approches permettant de fournir des statistiques de prévision de la diffusion (Random Forest, Logistic Regression, Time Series, SVM, R Python H2O, Spark ...)
Mise en place d'outils permettant l'analyse et l'exploration de gros volumes de données.
MEGA
- Ingénieur Statisticien
2007 - 2015Responsable de la modélisation du risque opérationnel
- Référent sur le module AMA (Advanced Measurement Approach) de gestion du risque opérationnel (Extreme Value Theory, modèles de dépendance …).
- Elaboration, développement et intégration des méthodes statistiques (Matlab, R, SAS).
- Design de l’interface utilisateur.
- Animation de groupes de travail et formations clients / partenaires.
- Développement de la plateforme logicielle (JEE, C++, SQL) et des projets en clientèle.
- Veille scientifique, participation à des séminaires sur les méthodes de gestion du risque.
INSERM
- Statisticien
PARIS 132006 - 2007Analyse de fréquences d'haplotypes :
développements autour de méthodes de maximum de vraisemblance pour résoudre des mélanges de distributions (inlcuant l'utilisation d'algorithme EM stochastique), avec utilisation d'un cluster de calcul sur la plateforme Informatique du Génopole. Etude d'un nouvel algorithme et comparaison des distributions estimées par plusieurs méthodes.
INRA
- Statisticien
Paris2006 - 2006Poursuivre l’organisation des données relatives aux résultats d’insémination artificielle sur des brebis effectuées en 2005 pour constituer les fichiers nécessaires aux analyses de la fertilité des femelles inséminées.
Participer à l’analyse des facteurs de variations de la fertilité pour un certain nombre de races et de centres d’insémination.
Rendre compte des résultats aux centres d’insémination.
TISSEYRE et ASSOCIES
- Statisticien
2005 - 2006Etude sur le calcul d’indice d’affaiblissement acoustique
en théorie modale par dévloppement polynômial.
Utilisation de différentes méthodes numériques et statistiques permettant de résoudre le problème du calcul de la matrice d’impédance de rayonnement. Mise en place, tests des différentes méthodes et intégration au logiciel PIAA développé en interne.
Réalisation d'une documentation détaillée.
Présentation de nouveaux axes de recherche qui pourraient améliorer les résultats.
Statistique des risques financiers, Méthodes statistiques de la régulation, Test d'anglais (Bulat* niveau 2), Outils mathématiques et numériques pour l'analyse numérique, Données catégorielles.
