Antonin Pretet

I'm a Machine Learning trainer and have been hired by ARTEFACT to work on various modules of their School Of Data training program. (Data Analysis, Supervised Machine Learning, NLP). I teach in the mornings and help students with their exercises in the afternoons. I'm also involved in updating the teaching content. ------------------------------------------------------------------------------------- Je suis formateur en Machine Learning et ai été engagé par ARTEFACT pour intervenir sur divers modules de leur formation à l'école des données (School Of Data). (Data Analyse, Machine Learning Supervisé, NLP) Je dispense des cours le matin et assiste les étudiants dans l'avancement de leurs exercices l'après-midi. Je participe également à la mise à jour des contenus pédagogiques.

Working with the Sales, Marketing, Finance and Operations teams, my job is to clean, analyze and visualize data. I create charts, tables and key indicators to present results. In addition, I'm responsible for creating dashboards using Power BI and Metabase, while performing SQL queries. --------------------------------------------------------------------------------------------------- En collaboration avec les équipes Sales, Marketing, Finance, et Opérations, ma mission consiste à nettoyer, analyser et visualiser les données. Je crée des graphiques, des tableaux et des indicateurs clés pour présenter les résultats. De plus, je suis responsable de la création de tableaux de bord à l'aide des logiciels Power BI et Metabase, tout en effectuant des requêtes en SQL

- I analyzed key metrics such as worker cancellation rates to identify trends and opportunities for improvement. opportunities for improvement. My work enabled us to optimize the matching processes processes, improving both user satisfaction and the company's and operational efficiency (Data Analyst) - Creation of a matching algorithm between a work assignment and the most qualified personnel possible. (Data Scientist) - Implemented an ETL (Extract Transform and Load) pipeline for enterprise data management. (Data Engineer) - Production of dashboards for operational teams, sales, finance, etc., using SQL with Metabase software. -------------------------------------------------------------------------------------- - J'ai analysé des métriques clés telles que le taux d'annulation des travailleurs pour identifier des tendances et des opportunités d'amélioration. Mon travail a permis d'optimiser les processus de mise en relation, améliorant ainsi la satisfaction des utilisateurs et l'efficacité opérationnelle de l'entreprise.(Data Analyst) - Création d'un algorithme d'appariement entre une affectation de travail et le personnel le plus qualifié possible. (Data Scientist) - Implémentation d'un pipeline ETL (Extract Transform and Load) pour la gestion des données de l'entreprise. (Data Engineer)

- My mission was to analyze customer interactions with a chatbot, by metrics such as user satisfaction and problem resolution rates. resolution rates. I formulated recommendations for improving the the customer experience, contributing to a more effective overall performance of the chatbot. - The mission was to develop the Chatbot too. The latter acted as a personal assistant to the employees for any questions they might have. I had to use : - language recognition (NLP) thanks to DeepLearning. (Classify, Transform) - Implementation of a dedicated API. (Flask) - Database management (MongoDB) - A web server (Nginx) - The development of this API in containers (Docker) - And all this in an agile environment combining numerous DevOps tools such as Openshift, Gitlab-ci and Sornaqube. ------------------------------------------------------------------------------- - Ma mission était d'analyser les interactions des clients avec un chatbot, en évaluant des métriques telles que la satisfaction des utilisateurs et le taux de résolution des problèmes. J'e formulais des recommandations pour améliorer l'expérience client, contribuant ainsi à une performance globale plus efficace du chatbot. Ma mission était aussi de développer le chatbot en Python. J'ai du utiliser : - la reconnaissance des langues (NLP) grâce à DeepLearning. (Classifier, Transformer) - Mise en place d'une API dédiée. (Flask) - Gestion de la base de données (MongoDB) - Un serveur web (Nginx) - Le développement de cette API est dans des conteneurs (Docker) - Et tout cela dans un environnement agile combinant de nombreux outils DevOps. Tels qu'Openshift, Gitlab-ci et Sornaqube.

Development of an artificial intelligence solution mixing deep and machine learning. The goal being to make forecasts of restaurant attendance. Development Languages -> Python Data Ingestion - > Pandas Library Visualization -> Pandas profiling / Pycharts / MatPlotlib Algo used - > Machine Learning: Linear Regression Ridge Huber SGD Nearest Neighbor Bagging Regressor SVR RandomForest ExtraTrees GradientBoosting Time Series The Prophet ARIMA ARIMAX Auto-ARIMA LSTM -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Développement d'une solution d'intelligence artificielle mêlant deep et machine learning. Le but étant de faire des prévisions d'affluence en restauration Langages de Développement -> Python Ingestion de data - > Librairie Pandas Visualisation -> Pandas profiling / Pycharts / MatPlotlib Algo utilisé - > Machine Learning: Régression Linéaire Ridge Huber SGD Plus proche Voisin Bagging Regressor SVR RandomForest ExtraTrees GradientBoosting Time Series The Prophet ARIMA ARIMAX Auto-ARIMA LSTM

Autonomous implementation of a machine learning solution in order to automate the management of the company's rights authorizations. The company is composed of nearly 1200 employees. The project was taken over by a Natixis data scientist to be developed within their scope. Techo used: - Python - Random Forest - SickitLearn - Pandas - Matplotlib - Anaconda Env -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Mise en place en autonomie d'une solution de machine learning afin d'automatiser la gestion des habilitations de droits de l'entreprise. L'entreprise est composée de près de 1200 collaborateurs. Le projet à été repris par un data scientist de Natixis pour être développé sur leur périmètre. Techo utilisées: - Python - Random Forest - SickitLearn - Pandas - Matplotlib - Anaconda Env

- Management of a refreshment bar at the Parc des Princes or the Stade de France (Inventory, Service, Cashier). - Waiter on Paris Yachts. -------------------------------------------------------------------------------------------------------- - Gestion d'une buvette au Parc des princes ou au Stade de France (Inventaire, Service, Caissier). - Serveur sur les Yachts de Paris.

Commerçant sur les marchés. J'y travaillais les samedis matins de 6h à 14h. 2014 - 2015 : Charcuterie Roussel, Marché des Godardes, Rueil-Malmaison. 2015 - 2016 : Volaillerie Merlin, Marché des Bergères, Puteaux.

Stage découverte et immersion durant mon année en seconde. Durée : 1 semaines Fonctionnement des différents métiers de l'armée de l'air. Suivie d'une journée type d'étudiant pilote de chasse. Pratique des simulateurs.