Titouan KERNEIS

Data Scientist | NLP & Machine Learning

Salaire / Taux journalier

Paris, France

Freelance, ouvert au CDI

Peut venir sur site

Expertises

PyTorchLLMs / Large language modelsMachine LearningAWSscikit-learnBase de données SQL

Langues

Français (Maternelle)Anglais

À propos

Introduction

Data Scientist avec 3 ans d'expérience en start-up tech, spécialisé en ML et NLP avec PyTorch/BERT. Expertise prouvée : modèles de prédiction, pipelines AWS, chatbots IA (-35% charge support) et moteurs de recommandation temps réel. J'optimise vos données pour créer des solutions IA performantes et déployables.

Liens

Expérience de travail

Data Scientist

take[air]

mars 2022 - mai 2025

3 ans 3 mois

Toulouse, France

- Développement d’un modèle de prédiction de churn avec PyTorch - Construction et déploiement de pipelines ML conteneurisés (Docker + AWS) - Intégration de LangChain dans un chatbot interne (–35 % de charge support) - Conception d’un moteur de recommandation en temps réel (filtrage collaboratif + contenu) - Nettoyage et traitement de plus de 500k lignes de données multi-sources (S3 + Pandas) - Fine-tuning d’un modèle BERT pour la classification des tickets par priorité - Automatisation du ré-entraînement via AWS Lambda et déclencheurs S3 - Exploitation du NLP pour générer des insights à partir de texte non structuré - Collaboration avec les équipes produit pour le déploiement de fonctionnalités

Data Scientist - Traitement du signal

Nanomade

juil. 2021 - oct. 2021

4 mois

Toulouse, France

- Prétraitement des données capteurs (filtrage du bruit, lissage, normalisation) en Python - Conception de modèles supervisés pour classifier les signaux de pression - Création de visualisations interactives pour explorer les comportements et anomalies des signaux


Formation

ENSEEIHT

Master 2 (M2)

2019 - 2022

4 ans

Università di Pavia

Master 1 (M1)

2021 - 2021

8 mois

Lycée Jean Dautet

Classes préparatoires aux grandes écoles (CPGE)

2016 - 2019

4 ans

Portfolio

Prédiction automatisée de l’empreinte carbone client

Mise en place d’un chatbot et d’un modèle BERT pour optimiser le support client

Mise en place d’un algorithme de prédiction du churn client

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