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Back to original languageAbout François
Après une formation d'ingénieur en machine-learning (ML) pour l'industrie à l'Ensai (promo 2013), j'ai poursuivi mes études avec une thèse CIFRE entre Télécom Paris et la division optronique de Safran Eletronics and Defense (3 ans).
J'ai ensuite pu réaliser des projets variés liés à la data et au ML dans deux entreprises du numérique éthique : Cozy Cloud (2 ans) et Qwant (3 ans) :
- cadrage des besoins métiers orientés ML
- veille scientifique
- modélisations (Python, Pytorch, Keras, ScikitLearn) : analyse d'image, catégorisation (écriture bancaires, pages web), learning-to-rank (prédiction d'un ordre), scoring ...
- construction de pipeline data : extraction, nettoyage, stockage, représentation numérique (Python, PySpark, Spark)
- MLOps (Docker, Kubernetes, MLFlow, Argo-Workflow)
- déploiement en production pour divers cibles (Vespa.ai, micro-services Rust, kServe)
- réflexions sur du chiffrement de data de bout-en-bout
Je donne également des TDs et des ateliers niveau L3 (divers aspects des statistiques) et M2 (ML avancé, réseaux de neurones) auprès de l'Ensai depuis 2013. Ces années m'ont permis de développer une grand pédagogie et une capacité à expliquer simplement les différentes méthodologies du ML.
French
Native or bilingual
English
Fluent
German
Conversational
Can work on-site
Strasbourg (up to 50km)
Experience
- QwantData ScientistTECHSeptember 2019 - Today (6 years and 9 months)Île-de-France, FranceMy work focuses on ranking models that will improve the quality of web search engine results:- Strengthening a data pipeline for offline learning- Setting up and strengthening an internal, shared Python library, oriented towards machine learning and learning to rank (LTR) to industrialize our learning processes- Training and deploying LTR models used in the Vespa index during the various ranking phases operated by the engine,
- EnsaiLecturerEDUCATION AND E-LEARNINGSeptember 2014 - Today (11 years and 9 months)35170 Bruz, FranceOccasional interventions at Ensai as a workshop, tutorial, and practical work leader. Here are the modules I participated in:- Practical work (M2 level) in machine learning using Scikit-Learn- Workshops (M2 level) on neural networks for GdR students- Tutorials (L3 level) on ANOVA- Tutorials (L3 level) on statistical tests,
- Cozy CloudData ScientistTECHNovember 2017 - September 2019 (1 year and 10 months)- Technical lead on an ML service dedicated to the automatic categorization of bank statements- Design of protocols: end-to-end encryption, "zero knowledge" restoration of encryption keys via Shamir's secret sharing, privacy-preserving decentralized computations- Supervision of a final year internship at Ensai: adaptation of ML primitives to a semi-decentralized protocol- Technical explorations around photos: clustering, client-side convolutional neural networks, document edge detection and document scanner- Responses to European calls for projects (SITRA, H2020) and participation in an ANR project,
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Education
- PhD, Mathematics and StatisticsTelecom ParisTech2017Doctorat, Mathématiques et statistiques
- Engineering degree from ENSAI, Statistical EngineeringEcole nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information2013Diplôme d'ingénieur de l'ENSAI, Génie Statistique