À propos de Vinh
Grâce à mes 10 années d'expérience en machine learning, statistiques et programmation, je peux vous accompagner sur l'ensemble du processus des projets Data Science: de sa conception, aux définitions des besoins jusqu'à la mise en production des solutions. J'ai l'habitude de travailler dans un un cadre multidisciplinaire pour comprendre les données du projet et en tirer des valeurs métier ainsi que des persperctives business.
Exemple de réalisations:
- Détection des problèmes au niveau des compteurs d'eau ou dans les usines d'eau potable (maintenance prédictive, R, Google Cloud)
- Prédiction de la consommation électrique des usines et estimation de l'incertitude de la prédiction (Python, Google Cloud)
- Développement des modèles de détection automatique d'erreur dans le datalake (Python)
- Modélisation statistique des KPIs des membranes de filtration (Python/R)
- Développement du pipeline d'acquisition et de traitement de données en recherche médicale (Python/Bash)
Mots clés : Analyse quantitative, modélisation statistique, machine learning, analyse prédictive, raisonnement analytique, programmation
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Le tarif affiché sur mon profil est indicatif et est négociable
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Fresnes (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à km), Antony (jusqu’à 10 km), Vélizy-Villacoublay (jusqu’à km), Évry (jusqu’à km)
Expériences
- Sanofi Aventis Groupe / Sanofi PasteurData scientist/statisticienINDUSTRIE PHARMACEUTIQUEjanvier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 5 mois)Chilly-Mazarin, FranceDans l'équipe Biomarker statistics team, je conduis des analyses statistiques ou prédictives à partir des données cliniques (estimation de l'effet d'un traitement, idenfification de sous-groupes susceptibles de mieux répondre au traitement).Je contribue aussi au développment des compétences en machine learning et en statistiques terme de modélisation.
- Omnicom Media GroupData scientistPRESSE & MÉDIASnovembre 2019 - décembre 2019 (2 mois)Boulogne-Billancourt, FranceOmnicom accompagne notamment ses clients pour définir des plans marketing et préconiser les supports publicitaires à investir pour optimiser leurs ventes de produits. Dans ce cade, je suis venu renforcer leur équipe de data science pour finaliser l'analyse des données marketing d'un de leur client et pour faire une préconisation de leur futur plan marketing.
- INSEEConsultat data scientistSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSoctobre 2019 - octobre 2019 (1 mois)Montrouge, FrancePour le compte de Datavalue, j'ai supervisé une équipe de statisticiens de l'INSEE dans la transition de SAS à R. J'ai identifié les besoins de l'équipe et proposé un plan d'accompagnement pour le développement d'un package R et dans le suivi des bonnes pratiques pour le développement et l'analyse de données.
Avis
Marine
SOFTFLUENT
Avis laissé le 16/12/2019
Malgré une intervention assez courte chez notre client, Vinh a réussi à s'intégrer très rapidement dans l’équipe et à produire.
Vinh a permis à notre client d’identifier rapidement des pistes d’exploration. Son professionnalisme et son sens d’adaptation ont été beaucoup appréciés !
Julien
TBWA G1
Avis laissé le 17/12/2019
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Formations
- Doctorat en Informatique et en Machine LearningUniversité Pierre et Marie Curie2010Titre de la thèse: Apprentissage des fonctions d'ordonnancement avec peu de données étiquetées. Thèse obtenue avec mention très honorable. Mes travaux de thèse se portaient sur la tâche d'ordonnancement dont l'objectif est d'apprendre à ordonner les objets entre eux. On peut retrouver cette tâche dans le cadre des moteurs de recherche, où il faut retourner une liste de sites à partir d'une requête. Dans ce cadre, j'ai travaillé sur l'exploitation des données non étiquetées pour améliorer l'apprentissage. Mots clés: Machine Learning, ordonnancement, semi-supervisé, méthodologie
- Master de recherche Informatique et Systèmes IntelligentsUniversité Paris Dauphine2005Spécialisation en data mining et machine learning
Certifications
- Machine LearningStanford2019
- Learning data science using agile methodologyLinkedIn2019