Florian Boudon

En tant que data scientist passionné, j'ai découvert Python il y a près de 3 ans, et depuis lors, je code quotidiennement avec ce language. Maîtrisant les frameworks incontournables tels que Pandas, Numpy, Scikit-learn, Tensorflow, Keras et Flask, j'ai acquis une solide expérience dans le domaine de la science des données.

Au cours de mes projets, j'ai développé des soft skills essentielles, notamment le travail en groupe, l'esprit d'équipe, l'écoute et la patience. Mon expérience d'entrepreneur, ayant monté un restaurant de 2017 à 2020, a renforcé mon sens de l'initiative et de la créativité.

J'ai une solide expérience dans le domaine de la data science, avec de 6 mois de stage chez General Electric en gestion des risques de défaut en 2015, un an d'expérience en tant que data analyst à la FIM en 2016-2017. Actuellement, je travaille en tant que data scientist pour une entreprise web depuis 6 mois. Mes compétences s'étendent à la création de modèles statistiques, supervisés (modèles prédictifs) ou non supervisés(segmentation et réduction de dimension). Je suis compétent en programmation Python, j'utilise principalement les bibliothèques pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow et Keras, tout en ayant une maîtrise de la datavisualisation.

J'ai passé la certification de data scientist de niveau bac+5 à CentraleSupélec Paris entre 2020 et 2023, période pendant laquelle j'ai réalisé une vingtaine de projets, notamment des projets de type Kaggle, des projets pour des entreprises, ainsi que des modélisations statistiques pour des projets de recherche universitaire. Je maîtrise l'ensemble des méthodes de machine learning, de la modélisation à la mise en production, en utilisant des outils tels que MLflow. J'ai également acquis une expertise dans la gestion du data drift ainsi que dans la maintenance continue des modèles. Mon enthousiasme pour l'apprentissage constant et mon engagement à rester à jour avec les nouvelles méthodes restent intacts.