Über Yann
J’aide les entreprises à réduire leurs pertes financières en détectant les anomalies et en anticipant les risques, avec des modèles réellement utilisés en production.
La plupart des modèles ne sont jamais exploités.
Mon rôle : transformer vos données en outils de décision concrets et utilisés au quotidien.
🎯 J’interviens sur :
- Détection d’anomalies (fraude, dérives, incidents)
- Scoring et modélisation du risque
- Prévision et anticipation (pannes, comportements, tendances)
💡 Exemples récents :
- Maintenance prédictive → réduction des arrêts machines
- Scoring → identification des profils à risque
- Monitoring → détection de dérives en production
⚙️ Approche :
De l’analyse à la mise en production (MLOps), avec un focus constant sur l’impact métier et l’adoption des modèles.
💡 Méthodologie : collaboration pragmatique, rituels simples et suivi concret de l’impact métier.
Französisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Vor Ort möglich
Dijon (bis zu 50 km), Rochefort (bis zu 50 km), La Rochelle (bis zu 50 km), Les Sables d'Olonne (bis zu 50 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- ELITE BEES
Auf Malt
Data ScientistAUTOMOBILSEKTORJanuar 2025 - Heute (1 Jahr und 5 Monate)Missions récurrentes en data sur des opérations marketing ciblées à partir de bases clients volumineuses.Mes contributions :- Extraction, nettoyage et standardisation des bases clients via Python/Pandas, en respectant des critères complexes de sélection.
- Automatisation des tâches de manipulation, filtrage et export de données sous contraintes de qualité et de délai.
- Livraison des résultats sous formats Excel prêts à l’emploi, avec documentation claire pour le client.
- Objectifs qualitatifs atteints à 100 % (critères, déduplication) et objectif quantitatif dépassé de 15 %.
- Résultat : 3 clients sur 4 ont signé un bon de commande à l’issue des premières collaborations.
- DataTalks.ClubData Scientist – Data Engineering & MLOpsBILDUNG & E-LEARNINGSeptember 2024 - August 2025 (11 Monate)Réalisation de 5 projets avancés dans le cadre des Zoomcamps DataTalks.Club, centrés sur l’industrialisation des modèles ML et l’ingénierie de données :
- MLOps – Mise en production complète d’un modèle ML avec pipeline automatisé (Prefect, Docker), suivi des expériences (MLflow) et monitoring (Evidently).
- Finance – Optimisation de portefeuilles – Pipeline cloud (dbt, BigQuery) pour la collecte et l’analyse de données financières, avec dashboard décisionnel.
- Finance – FinMLOps – Industrialisation d’un modèle de trading : ingestion automatisée (yfinance), suivi des expériences (MLflow) et CI/CD pour déploiement reproductible.
- Industrie – Modèle prédictif de défaillance d’équipements industriels à partir de données IoT, déployé via API.
- Finance/Risques – Modélisation de la détresse financière d’entreprises à partir de données historiques, avec tuning et interprétabilité des résultats.
- IndépendantChasseur de Valeurs – Data Scientist InvestisseurPRIVATE EQUITYJuli 1994 - Heute (31 Jahre und 11 Monate)Dijon, FrankreichDéveloppement d’algorithmes d’investissement pour faire croître des portefeuilles défiscalisés (assurance-vie, PEA, PEA-PME).Mes contributions :
- Collecte de données sur ETF et OPCVM
- Allocation dynamique selon le profil de risque et le comportement des valeurs
- Arbitrages, purges et rééquilibrages hebdomadaires
- Performances sur 8 ans : +271% (assurance-vie), +243% (PEA), +42% (PEA-PME)
Bewertungen
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Ausbildung und Abschlüsse
- Machine Learning ZoomcampDataTalks.Club2025La première partie du cours couvre les algorithmes d'apprentissage automatique implémentés en Python, notamment la régression linéaire, la classification, les arbres de décision, l'apprentissage d'ensemble et les réseaux neuronaux. La deuxième partie se concentre sur le déploiement de modèles à l’aide de frameworks tels que Flask, TensorFlow et Kubernetes, permettant une application pratique de l’apprentissage automatique dans des scénarios réels.
- Data ScientistOpenClassrooms2023Collecter, préparer, explorer et analyser les données avec Python Élaborer des modèles prédictifs et les déployer sur le cloud Communiquer les résultats grâce à des visualisations
Zertifizierungen
- Machine Learning ZoomcampDataTalks.Club2025
- Data ScientistOpenClassrooms / CentraleSupélec2023