William NGAUV - WIZBII William NGAUV a publié son profil professionnel sur WIZBII. W N

William NGAUV

34 ans • Paris

Résumé

https://www.kaggle.com/wngauv Je suis actuellement en fin d'alternance et à la recherche d'un CDI. J'ai travaillé en tant que Machine Learning Engineer où je développais des algorithmes de recommandation ainsi qu'un algorithme de mise (optimal bid for real-time bidding). Passionné par la data science, j'ai participé à des compétitions Kaggle et notamment l'une des plus populaires, le Home Credit Default Risk où j'ai terminé 178/7190 (Médaille d'argent, Top 3%).

Compétences

PythonrTensorflowKerassparkHadoopJavaStormKafkascikit-learnpandasnumpy

Expériences

Data Scientist

- Développement informatiqueR&D Working on recommender systems, click-through rate and real-time bidding. I've spent my last year project as an apprenticeship working on a bid optimizer for real-time bidding system using deep learning. In order to apply a reinforcement learning algorithm, I've built a framework in Python to train and evaluate my model. The project was quite similar (in my opinion) as a research project (study the state-of-the-art, coding from scratch, try new ideas, comparison with SoTA models). Softwares/languages/librairies used : Python (pandas, numpy, scikit-learn, lightgbm, keras, sphinx), git I've also worked on a SaaS project where I was in charge of building the data pipeline and one of the recommender system. Softwares/languages/librairies used : Kafka, Storm, Cassandra, Java, Python (pandas, PyTorch, scikit-learn, numpy) Keywords : Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Auto-Encoders, Q-learning, Apache Storm, Apache Kafka

Data Scientist Junior

- MaintenantWorked on anomaly detection & search engine suggestion. I was in charge of a POC to detect mistyped document using machine learning algorithms. In order to do that, I've tried unsupervised and supervised methods such as Kmeans, DBScan or XGBoost. I was then in charge of improving the engine search to add customized word suggestions using LSTM models. Keywords : supervised learning (gradient boosting), unsupervised learning (kmeans), LSTM, flask, python, webservice, spark

Formations

Ecole Nationale Supérieure d'Arts et Métiers ParisTech

2011 - 2015 Paris, FranceÉtudes / Statistiques / Data, Energie / Matériaux / Mécanique, Energie / Matériaux / Mécanique, Conception / Génie civil / Génie industriel, Conception / Génie civil / Génie industriel

Mes qualités

Autonome
Créatif·ve
Entreprenant·e
Curieux·se

Langues parlées

  • Anglais

    Professionnel

  • Français

    Langue maternelle

Expériences Extra Professionnelles

Compétition

Kaggle (Google)
-

Compétition de Machine Learning : "Home Credit Default Risk" Classement final : Médaille d'argent (Top 3% sur 7000+ participants)

Faire de chaque avenir une réussite.
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