Über Vishwa
Ma description en quelques points :
- Passionné, impliqué et curieux par le développement informatique
- Toujours en quête d'apprentissage de nouvelles connaissances
- Data Scientist de formation
- Data Engineer autodidacte
- Développeur Backend autodidacte
- Développeur Front-End autodidacte, en cours de formation
Points clés :
- Mise en place de stratégies d'analyse de données
- Conception et déploiement de modèles
- Automatisation de processus dans le but d'améliorer l'efficacité opérationnelle
Parcours scolaire :
- Licence MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales) à l'Université de Bordeaux
- Master 1 MSS (Modélisation Statistique et Stochastique) à l'Université de Bordeaux
- Master 2 MALIA (Machine Learning for Artificial Intelligence) à l'Université Lumière Lyon 2
Outils :
- Machine Learning & Deep Learning : Scikit-learn, XGBoost, Tensorflow, AWS SageMaker, Amazon Bedrock
- Cloud & Big Data : AWS, Spark, Hadoop
- Base de donnée : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Elasticsearch, Influx DB, Firebase, Supabase, AWS S3
- Visualisation : Matplotlib, Grafana, Power BI
- Framework Web : Flask, FastAPI, React, React-Native
Französisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Konversationssicher
Tamil
Muttersprachlich oder zweisprachig
Vor Ort möglich
Bordeaux (bis zu 50 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- CardamonSoftware EngineerGASTRONOMIEApril 2023 - Heute (3 Jahre und 2 Monate)Bordeaux, FrankreichConception d'un écosystème permettant d'obtenir des insights et d'augmenter la productivité de notre entreprise familiale :
- Développement d'une application de gestion de système de point de vente (POS)
- Développement d'un site vitrine pour améliorer la visibilité du restaurant en ligne
- Élaboration d'une plateforme automatisée de collecte et d'analyse de données utilisant pour l'optimisation des stocks et des coûts
- PREDITICData ScientistTRANSPORTWESENJanuar 2023 - Juni 2024 (1 Jahr und 5 Monate)Bordeaux, FrankreichCréation complète d'une plateforme IoT 4.0 offrant un ensemble complet d'outils, entièrement automatisée :
- Collecte de données à partir de diverses sources
- Nettoyage et validation des données
- Visualisation des données via des tableaux de bord développés
- Un ensemble de KPI pour le suivi en temps réel des équipements
- Reporting et alertes
- Analyse prédictive utilisant des modèles de machine autorégressive
- Extraction automatique de KPI
- Mise en place d'un chatbot capable de communiquer avec la data
- Tracking de l'utilisateur
- Développement complète du backend
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Ausbildung und Abschlüsse
- Master MALIAUniversité Lumière Lyon 22022Cours : Deep Learning, Apprentissage supervisé, Big data, Model-based learning, Text mining, Manifold learning, NLP
- Licence MIASHSUniversité de Bordeaux2020Spécialisé économie - Cours : Analyse de survie, Apprentissage supervisé, Big data, Tests statistique, Statistique bayésienne, Martingale, Optimisation convexe, Statistique non paramétrique, Statistique multidimensionnelle