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Gilles Cornec

Data Scientist

Peut se déplacer à Paris, Paris, Nantes, Rennes

  • 48.8546
  • 2.34771
  • Tarif indicatif 500€ / jour
  • Expérience 2-7 ans
  • Taux de réponse 100%
  • Temps de réponse 12h
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Gilles.

Indisponible

Jusqu'au 06/10/2021

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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 10km autour
  • Nantes et 10km autour
  • Rennes et 10km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois

Vérifications

Langues

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Bilingue ou natif

Catégories

Compétences (22)

Gilles en quelques mots

Data Scientist depuis 3 ans, j'ai principalement travaillé sur Python pour faire de l'analyse de données et mettre en place des modèles de prédiction pour des taches telles que:
- évaluer la probabilité qu'un mail que l'on souhaite envoyer génère un bounce (algo entrainé sur plus de 10 millions de mails)
- prédire la durée de stockage des conteneurs dans les terminaux portuaires (100 000 conteneurs)
J'ai également participer à deux projets de 3 mois pour l'association data for good (scrapping de données Yelp et TripAdvisor pour créer une carte de l'hygiène des restaurants à Paris et thématisation de proposition politique pour Make.org).
De plus, j'ai crée un site de data visualisation sur la problématique la perte d'autonomie et des aidants familiaux (en utilisant un framework Boostrap et D3.js pour le graphe dynamique).
Enfin, j'ai également un côté business qui fait que je cherche à comprendre précisément la problématique de l'entreprise (son besoin) avant de me jeter dans le code.

Portfolio

Expériences

EvidenceB

Education & e-learning

Consultant Data

Paris, France

décembre 2019 - décembre 2019

J'ai participé aux différentes réunions de cadrage du projet Adaptiv'Math pour afin de partager l'avancement du projet à l'ensemble des acteurs. J'ai commencé à simuler des données clients serveurs afin de préparer l'ingestion des données et le features engineering pour l'alimentation des algorithmes de clustering et de bandit manchot que l'on va utiliser par la suite.

EvidenceB

Education & e-learning

Consultant Data

Paris, France

octobre 2019 - octobre 2019

Je suis intervenu dans plusieurs réunions / conférences pour coordonner l'avancement du projet Adaptiv'Maths.
J'ai commencé à développer une application sur Django afin de construire un dashboard pour analyser l'utilisation des élèves et des professeurs de la plateforme que nous sommes entrain de créer.

EvidenceB

Education & e-learning

Consultant Data

septembre 2019 - septembre 2019

Je me suis approprié les sujets traités par EvidenceB, à la fois au niveau business et technique.
J'ai alors utilisé mes compétences techniques pour vulgariser nos projets aux autres acteurs avec lesquels nous travaillons.

BlueCargo (YC S18)

Logistique & Supply Chain

Data Scientist

San Francisco, États-Unis d'Amérique

mai 2018 - septembre 2018

- Analyse de données sur 100 000 conteneurs pour les dirigeants des terminaux afin de connaitre les variables influençant le plus sur leur durée de stockage (caractère réfrigéré du conteneur, port de départ etc)
- Séries temporelles pour extraire les patterns d'encombrement du terminal
- Développement d'un algorithme de Boosting pour prédire la durée de stockage des conteneurs sur les terminaux portuaires (optimisation des hyperparamètres afin de minimiser le F1 score)

VUBLE

Presse & médias

Data Scientist

Paris, France

février 2017 - août 2017

Vuble est une entreprise AdTech qui avait pour but à l'époque de faire du matching entre du contenu des annonceurs (marques type Puma ou Dior) et des espaces disponibles chez des publishers (L'Equipe, Notre Temps etc).
J'ai travaillé sur 2 projets:
- Séries temporelles pour faire de la prédiction de revenus des publishers
- Estimer la probabilité de réussite d'une campagne publicitaire pour un annonceur (et proposer des leviers d'action pour réussir son objectif).
J'ai tout fait sur Python en faisant des requêtes sur des bases MySQL et Cassandra pour récupérer les infos et faire les algos de prédiction. Par contre je ne me suis pas occupé de la mise en production de l'algorithme.

QuanticVision

Télécommunications

Data Scientist

Panamá, Panama

août 2016 - janvier 2017

- Le produit de QuanticVision sur lequel je travaillais était une plateforme d'envoi massif de mail à destination des banques et des assurances. En effet, le nom de domaine de nos clients obtenait une mauvaise réputation auprès des fournisseurs de services internet (Mailbox provider) et la plupart de leur message se retrouvaient dans les spams.
- Quanticvision avait développé un système de liste blanche / liste noire pour toutes les adresses mails qu'ils avaient déjà traités mais 20% du flux constituait de nouvelles adresses mails.
- Le but de ma mission était donc de prédire la probabilité qu'un mail envoyé à une nouvelle adresse génère un bounce. - J'avais à ma disposition 10 millions de mails labellisés (ont généré un bounce ou non) et une quinzaine de variables explicatives (le client qui a envoyé le mail, adresse du destinataire, date, le nombre d'images dans le mail etc)
- J'ai d'abord fait des statistiques descriptives afin d'identifier d'éventuelles corrélations entre les variables explicatives et la variable expliquée (visualisation à l'aide de Tableau)
- J'ai fait un travail classique de nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes, normalisation et enrichissement des données, notamment via du NLP)
- Puis j'ai fait de la cross validation sur différents modèles, un random Forest m'a permis d'avoir le meilleur arbitrage entre courbe ROC et précision-recall puis j'ai optimisé les hyperparamètres pour avoir la meilleure spécificité

4 missions Malt

    (3 avis)

    Thierry - EvidenceB

    01/11/19

    Gestion parfaite de projet IA complexe à multi-partenaires et multi labos

    Laura Theveniau - BlueCargo

    14/08/2019

    Le travail de Gilles a apporté beaucoup de valeur à l'entreprise. Son travail est minutieux, complet et toujours bien documenté. Ses compétences en statistiques, mathématiques et programmation ont permis de réaliser un projet en entier. Sa présence fut aussi un réel plaisir et la communication toujours facile.

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