Nicolas Darbois

Data Scientist

Paris, France

  • 48.8546
  • 2.3477
  • Indicative rate €400 / day
  • Experience 2-7 years
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Availability not confirmed

Preferences

Work location
Only do the missions remotely
Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
Business sector
  • Aviation & Aerospace
  • Digital Agency and IT company
  • Food Industry
  • Architecture & Urban Planning
  • Arts & Crafts
+45 autres
Company size
  • 1 person
  • 2 - 10 people
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
+2 autres

Verifications

Influence

Skills (25)

Nicolas in a few words

Depuis toujours un grand passionné des technologies, j'ai pu à travers mes années d'études et stages apprendre et découvrir en profondeur les outils numériques qui façonnent notre monde. L'aspect créatif lié à la programmation est la raison qui m'a poussé à m'orienter dans cette voie. La rencontre entre les mathématiques et l'imagination est selon moi l'informatique. Vous l'aurez compris, c'est un véritable engouement et une joie de pouvoir travailler dans ce domaine qui depuis des décennies a permis de façonner notre présent et qui continuera en façonnant notre futur.

Experience

August 2018 - Today | Montreuil, France

Banking & Insurance

Orange Bank

Data scientist

o Chargé de projet Chatbot (Docker, AWS, Python) :
Recherche de solution Open-Source visant à l’amélioration des services de
la banque et l’accélération des processus métiers. L’intégration et
déploiement des briques d’interfaces, NLP utilisant Rasa.
o Détection de fraudes (Python, sklearn, pandas, MongoDB) :
- Utilisation d’algorithme d’apprentissage
supervisé (SVM optimisé), XGBoost, GridSearch
- Création d'une base de données d'adresses anonymisées
May 2018 - July 2019 | Paris, France

Digital Agency and IT company

Flylab

Devops

Assistance sur le développement d'un prototype de système de monitoring de cuves et de tours connectées pour l'industrie.
Je me suis occupé principalement de la mise en relation des différents micro-services liés au projet.
Pour mener à bien cela, nous nous avons choisi d'utiliser Docker, ainsi que des serveurs Amazon pour permettre la meilleur qualité en terme de déploiement et d'intégration.
June 2017 - October 2017 | Paris, France

Energy & Utilities

Yélé Consulting

Développeur Full Stack

o Conception et création d’un réseau d’objets connectés : mise en place d’un réseau d’objets connectés Libelium. Configuration de la communication ordinateur/objets.
o Création en autonomie d’une plateforme d’acquisition de données : site web dynamique et responsive avec récupération de données en temps réel, mise à disposition de la plateforme à toutes les personnes connectées au réseau de l’entreprise.
o Technologies utilisées :
Back-end : Mqtt, NodeJS, MongoDB
Front-end : Html, Less, Css, Javascript

Phases du projet :
— Installation et paramétrage du matériel Libellium
— Développement Communication Objets connectés/Routeurs
— Installation et paramétrage de la couche de transport
— Installation, prise en main du back-end et configuration
— Développement Communication Front/Back-End
— Gestion des problèmes de climatisation
— Connexion au serveur par le réseau local
— Développement du front-end
— Visualisation des données
— Monitoring
— Installation et paramétrage de la couche de stockage
— Développement Communication Back-end/Stockage (écriture, lecture dans une base MongoDB)
— Développement du front-end - monitoring - reporting
— Développement du portail avec affichage des objets sur une map
— Simulateur de jeu de données
— Optimisation et nettoyage du code

Education

  • Ingénieur en intelligence artificielle

    EISTI

    2019

    L'enseignement est organisé autour de quatre axes : deep learning, natural language processing, optimisation métaheuristique, algorithmic fairness.

    Des notions complémentaires sont également enseignées (programmation réactive, calcul GPU-TPU, traitement d'images), ainsi que des cours innovants qui préfigurent l'évolution de l'informatique (informatique quantique, bioinformatique...).
    Le dispositif pédagogique est enrichi par des séminaires animés par des professionnels et basés sur des études de cas.

    - Deep Learning : réseaux de neurones, réseaux convolutifs, réseaux récurrents, apprentissage par renforcement

    - Natural Language Processing : morphologie, lexique, syntaxe, sémantique, grammaire, word2vec, deep learning
    Optimisation métaheuristique : problèmes de transport, problèmes d’ordonnancement, problèmes sous contraintes, problèmes multi-objectifs, algorithmes multi-agents

    - Algorithmic fairness
    - Bioinformatique
    - Informatique Quantique
    - Traitement d’image
    - Calcul GPU-TPU
    - Programmation réactive
    - Méthodologie de la recherche scientifique

Languages

  • Italien

    Basic

  • Allemand

    Basic

  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Native or bilingual

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