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Djoupe Pene B.DP

Djoupe Pene B.

Data Scientist - Machine Learning - Deep Learning

600 €/día
Paris, FR
3-7 años

Tiempo medio de respuesta: 1h

Acerca de Djoupe Pene


Je propose à présent mes services en data science aussi bien du point de vue gestion de projets qu'opérationnel, avec une approche centrée sur le résultat. Je peux donc intervenir lors de différentes étapes, de la définition du besoin à la réalisation du livrable, que ce soit des tableaux de bord ou modèles de ML.

Le monde de la data évolue à vitesse grand V. Afin d'être toujours à la pointe, je continue de me former en parallèle de mon travail de freelance. Alors, quels que soient votre secteur et les contraintes de votre demande, je serai ravie de me plonger dans un nouvel univers. Je m'adapte rapidement aux nouvelles technos et environnement de travail.

Contactez moi pour en apprendre plus !

Techniques:

🔹 Modélisation & Machine Learning : Développement et optimisation de modèles de Deep Learning (CNN, Transformers, LLMs).
🔹 Traitement des données : Préparation, nettoyage et structuration des datasets pour garantir la qualité des modèles.
🔹 Computer Vision : Détection, classification et segmentation d’images avec des architectures avancées.
🔹 Déploiement & MLOps : Intégration des modèles en production via API, Docker et CI/CD.
🔹 Big Data & Cloud : Expérience avec des environnements cloud (AWS, Azure) et frameworks distribués.
🔹 Analyse & Visualisation : Dashboards interactifs et interprétabilité des modèles pour une meilleure prise de décision.


  • Francés

    Bilingüe o nativo

  • Inglés

    Competencia profesional completa

Acepta trabajo presencial
Paris (hasta 50 km), Bordeaux (hasta 10 km), Toulouse (hasta 10 km)

Experiencia

  • Bpifrance
    Data Scientist
    SECTOR PÚBLICO & COMUNIDAD
    abril de 2025 - mayo de 2025 (1 mes)
    Développement d’un Chatbot d'Amélioration des Stratégies Financières
    • Collecte et structuration des données à partir de sources variées pour préparation des
    datasets.
    • Sélection et fine-tuning des modèles Llama pour répondre aux besoins spécifiques du client.
    • Développement Backend : Intégration de modèles IA dans une architecture sécurisée et
    évolutive.
    • Optimisation des ressources CPU et mémoire pour garantir des performances optimales.
    • Sécurisation des données sensibles et intégration sécurisée dans un environnement Docker.
    • Déploiement du système en production sur un VPS ultra-sécurisé.
  • Capgemini
    Data Scientist
    octubre de 2022 - octubre de 2024 (2 años y 1 mes)
    Paris, Francia
    Détection d'émotion, de sexe et d'âge sur un système embarqué

    • Gestion complète du projet, de la conception à l'intégration des modèles IA sur la cible.
    • Développement d'une solution de reconnaissance faciale en temps réel sur système embarqué pour l'analyse d'émotions, de genre et d'âge simultanément avec une précision de 85% environ grâce à des modèles IA.
    • Intégration efficace des algorithmes de détection sur un POC (Raspberry Pi) afin de répondre aux contraintes de ressources d'un système embarqué.

    Apprentissage automatique avec Python pour des prédictions

    • Apprentissage supervisé : Techniques d'apprentissage supervisé (régression linéaire, arbres de décision, SVM, réseaux de neurones).
    • Apprentissage non supervisé : Utilisation d'algorithmes de clustering (K-means) et d'analyse des composantes principales (ACP).
    • Prétraitement des données : Mise en place d’une plateforme ETL (Nettoyage, transformation et normalisation des données, gestion des valeurs manquantes et des outliers).
    • Évaluation des performances des modèles.

    Développement d'un modèle d'aide à la prédiction des
    maladies dans des hôpitaux

    • Réalisation d’un benchmark des données et solutions existantes pour aligner les méthodes à utiliser avec les besoins du projet.
    • Collecte et mise en place d’une pipeline ETL de traitement de plus de 10 000 images radiographiques améliorant leur qualité à l’aide d’Azure Data factory, Azure Synapse Analytics, Azure Data Lake Gen 2, Databricks, Azure Key Vault.
    • Visualisation et rééquilibrage des données pour des analyses afin d’optimiser l’entrainement des modèles.
    • Développement d’un modèle IA performant (87% de précision) intégré à une application web pour médecins, avec un pipeline CI/CD pour des déploiements rapides et fiables (Docker, Git, AWS) afin de garantir des mises à jour rapides et continues.


    intelligence artificielle Extraire, transformer, charger (ETL) Python Machine learning Computer Vision Azure DevOps
  • Verdon
    Ingénieure Data Scientist
    diciembre de 2024 - febrero de 2025 (2 meses)
    Paris, Francia
    Développement d’un Chatbot Personnalisé

    • Analyse, traitement et nettoyage de la base de données non structurée de l’entreprise pour une meilleure exploitation des informations.
    • Conception et mise en place de bases de données SQL structurées et optimisées pour le stockage et la gestion des données dans les vecteurs.
    • Déploiement d’une solution RAG optimisée pour la récupération et la génération d’informations basé sur les données de l'entreprise.
    • Structuration et indexation des données pour améliorer la recherche vectorielle et réduire la latence.
    • Développement d’un chatbot sur mesure avec des modèles LLM avancés (Llama, DeepSeek).
    • Optimisation des réponses via des bases vectorielles (FAISS, ChromaDB, Pinecone) et moteurs hybrides.
    • Gestion des défis des LLMs : hallucinations, évaluation des réponses, gestion du contexte.
    • Déploiement du chatbot et intégration avec les systèmes existants.
    LLMs Natural Language Processing (NLP) Machine learning Data science intelligence artificielle

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Formación

  • Diplôme d'Ingénieur en Data et Intelligence artificielle
    Ecole Supérieur d'ingénieurs de Léonard de Vinci
    2024
    Mathematics, Machine Learning, Data analysis with Python, Big Data, Data visualization, WebScrapping, Data processing, Statistics, Computer Vision.

Certificados

Conjunto de habilidades profesionales

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