Thomas Touboul

Beaucoup de compta, beaucoup d'IA. Software : GCP, Terraform, Gitlab CI, Python (FastAPI, Pydantic), Langchain

Mission Birdz : gestion de la pipeline de données d'un capteur acoustique pour la biodiversité → Gestion des ressources GCP via Terraform et de la CI sous Gitlab → Mise en place de toute la chaîne de traitement des données sous Cloud Run + BigQuery → Entraînement et mise en production d'un modèle de classification d'espèces via leurs spectrogrammes Software : GCP, Terraform, Gitlab CI, Python (FastAPI, PyTorch)

Mission Sanofi Pasteur : construction d’un outils de modélisation / simulation pour la culture cellulaire → Récupération et visualisation d’essais expérimentaux → Intégration de modèles d’équations différentielles décrivant des processus biochimiques → Mise en place d’un outils de simulations à partir de protocoles expérimentaux virtuels Software : R, RShiny, AWS, GitLab Mission World Food Programme : construction d'outils pour la gestion de demandes de services logistiques → Mise en place de pipelines pour la transformation des données → Développement d'outils (workshop) pour la création et le suivi de demandes de services logistiques (transport / stockage / approvisionnement) Software : Palantir Foundry, Pyspark, TypeScript

Mission Banque de France : Construction d’un dashboard pour l’analyse du risque de crédit : → Prototypage et développement d'une application web pour l'analyse du risque de crédit → Configuration et gestion du Shiny server : authentification LDAP et gestion des packages → Développement de scripts pour la génération automatique de rapports Software : R, RShiny, Shiny Server, Oracle SQL Server ---------- Meetup Big Data à Lyon : présentation de la Data Science avec R et Python. Animation d'un événement interne autour de la Data Science et de la prédiction pour la Coupe du Monde de Football 2018.

Analyse de données RH : amélioration du taux d'activité par l'analyse des CVs : → Intégration des données des CVs (structurées / non structurées) dans ElasticSearch / visualisation Kibana, → Analyse exploratoire et construction d’un modèle type random forest pour prédire le taux d'activité Software : Python, ElasticSearch / Kibana Analyse des commentaires d’applications mobile pour l’outil MoodPeek : → Nettoyage des commentaires avec Spark sur Compute Engine → Application de techniques de NLP en complément des analyses sémantiques Software : Python (nltk, sklearn), Spark (PySpark), GCP

Au sein de la Direction des Services Bancaires: sur le périmètre des prêts aux professions juridiques: → Analyse et refonte du modèle de score pour l’octroi de crédit Software : Excel (VBA), SAS, BusinessObject (BI 4)

Au sein du Département Prévoyance et Contrats Collectifs : → développement d'un outil de reporting (avec BusinessObjects, SAS, et Excel/VBA) pour la Direction Technique Software: Excel (VBA), SAS, BusinessObject