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Jean-Baptiste P.JP

Jean-Baptiste P.

Data Science | IA | Modélisation | Climat

730 €/día
2 proyectos
Marseille, FR
8-15 años

Tiempo medio de respuesta: 12h

Acerca de Jean-Baptiste

💡 Data Scientist & Développeur Python

J’utilise la data et l’IA pour des projets liés à l’environnement et à la transition écologique.

J’accompagne entreprises et organisations dans la valorisation de leurs données, de l’exploration à la mise en production. Je conçois des solutions complètes — modèles, APIs, applications — directement utilisables pour répondre à des besoins opérationnels.

🌱 Expertise & Engagement

10 ans d’expérience : 6 ans comme Data Scientist aux Nations Unies, puis Lead Data Scientist chez Ombrea (agrivoltaïsme).

Je conçois et déploie des modèles prédictifs et systèmes d’aide à la décision avec un fort impact opérationnel.

📊 Compétences clés

Agriculture & Énergies Renouvelables
  • Productible photovoltaïque : pvlib, PVsyst, pilotage des trackers
  • Modélisation agronomique : STICS, DSSAT, FSPMs
  • Prospection et Optimisation de systèmes AgriPV
Data Science & Machine Learning:
  • Deep learning (TensorFlow/PyTorch)
  • Pipeline données spatio-temporelles (Xarray/Dask, NetCDF/Zarr)
  • Data engineering (ETL, orchestration)
  • Visualisation interactive (dash/Plotly)
Intelligence Artificielle & IA Générative
  • Intégration de LLMs via API (chatbots, assistants, automatisation)
  • RAG : exploitation de bases documentaires (PDF, rapports, données métier)
  • Systèmes hybrides data + IA (ML + LLMs)
  • Orchestration et évaluation de systèmes IA (performance, coûts)
Géospatial & Climat:
  • Imageries satellitaires (Sentinel/MODIS, Google Earth Engine)
  • SIG & cartographie : QGIS, Leaflet, Mapbox
  • Modèles climatiques (CMIP6, ERA5) & données de terrain
Développement & Déploiement:
  • APIs et applis web (Python, FastAPI, Flask)
  • DevOps & cloud (Docker, TerraForm/Ansible, AWS)

🎓 Ingénieur de l'École des Ponts et Chaussées

  • Inglés

    Competencia profesional completa

  • Español

    Competencia profesional completa

  • Italiano

    Competencia profesional completa

  • Francés

    Bilingüe o nativo

Acepta trabajo presencial
Marseille (hasta 20 km), Aix-en-Provence (hasta 10 km), Montpellier (hasta 10 km), Lyon (hasta 10 km), Paris (hasta 10 km)

Experiencia

  • Ombrea
    Lead Data Scientist
    ENERGÍA
    marzo de 2022 - Hoy (4 años y 3 meses)
    Développement d’un logiciel de simulation et d’optimisation pour centrales agrivoltaïques (AgriPV) :
    - Pilotage et contrôle de structures AgriPV dynamiques
    - Modélisation et suivi de la croissance des cultures (modèle STICS)
    - Simulation et optimisation de la production énergétique photovoltaïque (pvlib et pvsyst)
    pvlib STICS Photovoltaïque Agriculture Energie
  • Syroco
    Machine Learning Engineer
    EDICIÓN DE SOFTWARE
    junio de 2025 - octubre de 2025 (4 meses)
    Marseille, Francia
    Développement de modèles IA hybrides (physique + data) avec TensorFlow/Keras, appliqués à des séries temporelles météo et données capteurs de navigation. Conception de pipelines de traitement (nettoyage, interpolation, détection d’anomalies) et optimisation de modèles pour des applications opérationnelles.
    TensorFlow Machine learning Deep Learning intelligence artificielle Data science
  • World Food Programme - Nations Unies
    Data Scientist
    SECTOR PÚBLICO & COMUNIDAD
    julio de 2015 - septiembre de 2020 (5 años y 2 meses)
    Rome, Italia
    - Developed a Web app to manage and map food distribution figures
    - Developed a machine learning model to predict food insecurity at high resolution from satellite imageries and other spatial covariates
    - Led the analysis of mobile phone data (CDRs) to track and predict population displacements
    - Set-up remote food security monitoring tools in Africa and Asia

Reseñas

5,0

de 2 valoraciones

OlivierO

Olivier

Syroco

Revisado el 17/6/2025

Jean-Baptiste contributed to our digital twin development project with a strong focus on time-series data preparation, maritime feature engineering, and machine learning model validation. He quickly integrated with the team, delivered clean and reusable components, and demonstrated both autonomy and reliability throughout the mission. His ability to work across data, domain logic, and production constraints made him a valuable asset to the project. We highly recommend him for any data science role involving complex, domain-specific pipelines.
F

Franck

Self Impact

Revisado el 26/1/2021

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Formación

  • MSc in Environemental Engineering
    KTH - Royal Institute of Technology (Suède)
    2015
  • Ingénieur des Ponts et Chaussées
    Ecole Nationale des Ponts et Chaussées
    2014

Conjunto de habilidades profesionales

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