Yannick Le Cacheux

Senior data scientist | Machine learning engineer

Moves to Paris

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  • 2.34771
  • Indicative rate €722 / day
  • Experience 2-7 years
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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around

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Languages

  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Full professional proficiency

Skills (26)

Yannick in a few words

Passionné par l'intelligence artificielle et le machine learning, je suis (sur le point d'être) titulaire d'un doctorat en deep learning et cumule plus de 5 ans d'expérience professionnelle dans le domaine.
Je suis notamment expert en traitement du langage naturel et en vision par ordinateur, avec à mon actif plusieurs publications scientifiques dans des journaux et conférences internationales.

Mes expériences variées, entre entreprises du CAC40 et laboratoires de recherche, font que je suis à l'aise aussi bien sur les aspects très opérationnels d'un projet de data science que sur les aspects techniques les plus poussés.
Je suis prêt à vous accompagner sur toutes les étapes de vos projets les plus ambitieux, du proof-of-concept initial au modèle opérationnel déployé en production.

Je me ferai également un plaisir d'encadrer et coacher des profils plus juniors, en mettant à profit mes nombreuses expériences d'enseignement dans les meilleures écoles d'ingénieurs pour faire monter vos équipes en compétences.

Experience

AXA France - AXA

Banking & Insurance

Data scientist

February 2016 - September 2017

  • Lead scientist sur le projet stratégique "déduplication et connaissance client" : identification de liens entre personnes et d’anomalies dans l’ensemble des bases de données client. En charge de la conception de l'algorithme principal et de la quantification des risques associés. Projet présenté au salon VivaTech 2016.
  • Conception de modèles de scoring d’appétence client, déployés en production dans les systèmes décisionnels des équipes de lead management.
  • Élaboration d’un modèle de traitement du langage naturel pour catégoriser et rediriger automatiquement les emails client entrant; avec deux autres data scientists.

Commissariat à l'Energie Atomique

High Tech

Deep learning research scientist

Paris, France

October 2017 - Today

Recherche scientifique en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel et sur les modèles multimodaux, c'est-à-dire capable de faire le lien entre des données visuelles et textuelles.
Exemples d'application : reconnaissance d'image, localisation et segmentation; classification ou génération de documents textuels; description d'image; zero-shot learning.

Publications scientifiques :
  • Y. Le Cacheux, H. Le Borgne, M. Crucianu. Modeling inter and intra-class relations in the triplet loss for zero-shot learning. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2019.
  • Y. Le Cacheux, H. Le Borgne, M. Crucianu. From classical to generalized zero-shot learning: a simple adaptation process. International Conference on MultiMedia Modeling, Springer, 2019.
  • Y. Le Cacheux, H. Le Borgne, M. Crucianu. Using sentences as semantic representation for zero-shot learning. European Conference on Computer Vision Workshops, Springer, 2020.
  • Y. Le Cacheux, A. Popescu, H. Le Borgne. Webly supervised semantic embeddings for large scale zero-shot learning. Asian Conference on Computer Vision, 2020.

Livre :
  • J. Benois-Pineau, A. Zemmari. Multi-faceted deep learning: models and data. Chapitre Zero-shot learning with deep neural networks for object recognition, Y. Le Cacheux, H. Le Borgne, M. Crucianu. Springer, parution en 2021.

Évaluateur-réviseur pour le journal scientifique IEEE Transactions on MultiMedia.

CentraleSupelec

Education & E-learning

Responsable du cours de Machine Learning du MSc IA

Paris, France

February 2019 - Today

Responsable du cours de Machine Learning pour le Master of Science in Artificial Intelligence.
Co-responsable du cours de Deep Learning du Master in Data Sciences & Business Analytics.

Autres missions d'enseignement :
  • Tuteur / encadrant de projets de recherche d'étudiants en apprentissage statistique à l'Ecole Polytechnique.
  • Chargé de travaux dirigés en Deep Learning à CentraleSupélec sur le parcours ingénieur.
  • Chargé de travaux dirigés en Python et Data Science à l'EM Lyon Business School pour le Master of Digital Marketing & Data Science.
  • Mentor en machine learning auprès d'étudiants de l'EDHEC pour le Master of Science in Data Analytics via le site OpenClassrooms.com.

Education

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