Christophe Coudé - Data Scientist Junior / Ingénieur Java Sénior

Présentation

Doté d'un cursus universitaire en Mathématiques, d'une longue expérience en Java/JEE en entreprise (missions variées dans l'Industrie et la Banque / Finance / Assurance), et d'un goût prononcé pour la Philosophie, je me suis lancé un défi. Allier Mathématiques et Informatique grâce à la passionnante Data Science, outil d'avenir dans tant de sciences et technologies. Après avoir obtenu des diplômes de Data Scientist, j'ai approfondis ma formation en passant des certifications américaines avec ses logiciels spécialisés (IBM Watson, Databricks Spark, Google Cloud Platform) afin de me familiariser avec le Cloud. Je possède donc désormais la polyvalence Data Scientist et ingénieur Java/JEE.

N'hésitez pas à aller sur l'onglet PORTFOLIOS où j'ai détaillé tous les projets de Data Science que j'ai faits lors de mes différentes formations et qui comprennent pour la grande majorité, contextualisation, méthodes et algorithmes, data visualisation et code. Les projets y sont téléchargeables en format PDF.

Expériences

Orange : Développement des APIs de l’application Saphir (Java 8, SpringBoot, API REST)
Biomédecine : TMA de l’application Cristal de gestion des greffes en France, Tests de charge et d’intégration de l’application Green (Java, Locust)
IRSN : Montée de version de l’application NRD pour sécurisation, passage de JSF RichFaces à PrimeFaces

Développement Web/Java/JEE de la souscription à une augmentation de plafond sur un contrat renouvelable
Développement des APIs en web services Java Jersey REST
Transformation des web services SOAP en web services REST des dépôts de contextes de l'espace client
Développement de POCs pour l'exécution de scripts Python à partir d'un web service REST Flask
Équipe : DEV : 5, MOE : 10

Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

à Franfinance, mission ESN Alike Partner/AAA

Avril 2011 à janvier 2015

CDI

Nanterre

Développement Web/Java/JEE différentes applications et webservices de simulation et de montage de dossiers de financement au particulier
Livraison / tests / recettes
Équipe : DEV : 5, MOE : 10

Maintenance évolutive de la gestion commerciale et analyse et réalisation du module de chargement des commandes
Équipe : DEV : 1, MOE : 3

Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

à la Banque de France, mission ESN Alike Partner

Avril 2007 à décembre 2010

CDI

Paris

Projet EVCLI, gestion des activités de tenue de compte de la clientèle institutionnelle
Projet INARCLI, transfert de données issues du projet EVCLI vers INFORMATICA pour l’infocentre
Définition de l’architecture et réalisation d’un ETL pour l’alimentation de l’infocentre et de l'archivage
Projet EVDEV, migration technique Nastar vers JAVA/JEE de l’application tenue de compte endevise.
Équipe : DEV : 3, MOE : 20

Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

à Bureau Veritas, mission ESN Alike Partner

Décembre 2005 à avril 2007

CDI

La Défense

Survey Manager 2, facturation marine des navires en service, maintenance évolutive et corrective + nouveaux modules
Équipe : DEV : 3, MOE : 10

Conception d’un logiciel de gestion de Tierce Maintenance Applicative, livraison, test, recette
Équipe : DEV : 2, MOE : 2

Analyse et développement d’un outil de migration d’applications de l’environnement client/serveurNS-DK vers un environnement Web / Java
Équipe : DEV : 4, MOE : 8

Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

à Renault, mission ESN Sydelis

Octobre 2000 à juillet 2002

CDI

Boulogne-Billancourt

Maintenance corrective et évolutive de l'existant et analyse de nouvelles fonctionnalités portant sur la documentation technique véhicules (lexique par famille, Zooms de diversité et de comptabilité), test, recette
Équipe : DEV : 3, MOE : 20

Sous-lieutenant, Officier des Systèmes Informatiques, réalisateur fonctionnel et coordinateur du projet PROG 2000 (logiciel de gestion des formations des personnels militaires de la Maintenance)
Équipe : DEV : 5, MOE : 5
Formateur en mathématiques et probabilités pour les concours de promotion aux fonctionsd’officiers supérieurs (D.T. et B.T.)
Médaille de bronze de la Défense nationale, agrafe Matériel

Formations

Supervised Machine Learning: Regression and Classification
Advanced Learning Algorithms
Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning

Neural Network Architectures (CNN/RNN/LSTM/Transformers)
TensorFlow, Keras, Python
Speech recognition, Music synthesis,
Chatbots, Machine translation, NLP

Spécialisation, utilisation de Tensorflow sur Google Cloud Platform pour le machine learning (dont les réseaux de neurones).

SQL for Data Science, AB testing, Spark SQL

IBM Cloud Watson Studio, GitHub, Capstone Project
IA /ML / Classification / Clustering / Methodology / Data Visualization

Bootcamp intensif de 3 mois visant à l'acquisition des compétences de data scientist avec les certifications :
Machine learning, Introduction to natural language processing, Data Analysis with data.table, Introduction to R, Python for data-science, Data Visualization with ggplot2, Bokeh, Matplotlib, Dimensionanity reduction, Machine learning with Scikit-Learn, Deep Learning, Keras, Pytorch, Pyspark, Computer Vision, Regression, Clustering, Bagging, Boosting, Stacking, Ensemble
Projet en commun de classification des images de trajectoires de particules physique avec Keras, TensorFlow, Google Colaboratory

Visualisation des résultats, python / scikit-learn / pyplot / seaborn etc.
Data Cleaning, Feature Selection, Feature engineering
Analyse statistique univariée et multivariée
Réduction de dimensions, ACP, Clustering KMeans etc.
Modèle d’apprentissage non supervisé, optimisation de paramètres, calcul des performances, classification
Prétraitement de textes, matrices, reconnaissance d’images
Réseaux de neurones / Deep Learning
Projet de veille technologique

(le M2 MADELHIS se fait en 2 ans)

analyse factorielle, ACP, Contrôle de la qualité, contrôle optimal, fiabilité, échantillonnage,
plans d'expérimentation, probabilité, analyse numérique

module Introduction aux processus stochastiques, module Martingales, Chaînes de Markov et applications

Compétences

Machine learning

Bon niveau
Deep learning

Bon niveau
Computer Vision (RN)

Bon niveau
NLP

Intermédiaire
Data Visualisation

Bon niveau
Python 3

Bon niveau
Anaconda, Jupyter

Avancé
IBM Cloud Watson Studio

Intermédiaire
Google Cloud Platform

Intermédiaire
Pandas / Numpy / Scipy

Bon niveau
Scikit-learn

Avancé
Keras / Tensorflow

Bon niveau
Matplotlib / Seaborn / Bokeh

Avancé
Pyspark / Spark Databricks

Intermédiaire
Flask

Intermédiaire

Java

Avancé
HTML / CSS

Bon niveau
SQL

Avancé
Webservices REST

Bon niveau
jQuery

Intermédiaire
Node.js

Intermédiaire
Databases

Intermédiaire
Struts

Avancé
Spring / Spring Boot

Intermédiaire
Hibernate

Intermédiaire
JSF

Intermédiaire
XML

Intermédiaire
Javascript

Intermédiaire
API

Bon niveau
Angular

Intermédiaire

Git

Bon niveau
Maven

Intermédiaire
Eclipse

Avancé
Jenkins

Intermédiaire
VirtualBox

Notions

Anglais écrit

Avancé
Anglais parlé

Intermédiaire
Allemand

Notions

Centres d'intérêt

Roman philosophico-policier

Lecture épistémologie et philosophie des sciences

Voyages / marche

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Digital Systems Engineer

Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

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Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

Ingénieur d'étude et de développement

Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

Ingénieur d'étude et de développement JAVA/JEE

OSI, Officier des Systèmes Informatiques, Sous-Lieutenant, Service National

Certification Machine Learning

Stanford University & DeepLearning.AI

Certification Deep Learning

DeepLearning.IA / Coursera

Certification Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Coursera / GOOGLE

Distributed Computing with Spark SQL

University de Californie, Davis

Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis

Coursera / Higher School of Economics, Moscou

IBM Data Science Professional Certificate

Coursera / IBM

Data Scientist

DataScientest.com / ORT France

Data Scientist

CentraleSupelec / Openclassrooms

Master 2 d’Épistémologie, Logique et Histoire des Sciences (à distance)

Université de Lorraine, Nancy

Licence de Philosophie (à distance)

Université de Reims Champagne-Ardenne

MASTER Mathématiques pour l’Industrie

Université Louis Pasteur, Strasbourg

DEA Probabilités et Applications

Université P. et M. Curie, Paris

Maîtrise Mathématiques

Université de Caen

Data Science

JAVA / JEE

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