About Duc-Trong
Vous avez besoin d’exploiter vos données, d’automatiser des traitements Python ou de construire un modèle prédictif fiable ?
Je vous accompagne sur des missions de data science, machine learning et analyse de données, depuis l’exploration jusqu’à la production de livrables clairs et exploitables. J’interviens sur des problématiques de modélisation prédictive, classification, régression, automatisation, optimisation de modèles et structuration de pipelines data.
Mon approche est analytique, rigoureuse et orientée résultats. Je ne me limite pas à entraîner un modèle : j’analyse les données, teste plusieurs approches, compare les performances, améliore les variables et cherche la solution la plus pertinente pour votre besoin métier.
Je peux notamment vous aider sur :
analyse et nettoyage de données, scripts Python, feature engineering, benchmarking de modèles, visualisation, restitution d’analyses, et développement de pipelines robustes et réutilisables.
Livrables possibles : scripts Python, notebooks d’analyse, modèles prédictifs, pipelines de traitement, visualisations, rapports de synthèse et documentation.
French
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English
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Vietnamese
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Can work on-site
Toulouse (up to 50km)
Experience
- Saigon ImgFreelance – Classification d’images géospatiales / Computer VisionAVIATION AND AEROSPACEOctober 2025 - January 2026 (3 months)Toulouse, FranceRéalisation d’une mission de classification d’images géospatiales avec développement d’un pipeline complet de computer vision, de la préparation des données jusqu’à l’évaluation du modèle.- Collecte, tri et organisation d’images satellitaires / aériennes en plusieurs classes de paysages- Nettoyage du dataset, contrôle qualité des images et rééquilibrage des classes pour améliorer la stabilité de l’entraînement- Prétraitement des images : redimensionnement, normalisation, encodage des labels et mise en place de techniques de data augmentation- Développement et entraînement de modèles de deep learning de type CNN pour la classification automatique des images- Suivi des performances sur jeux d’entraînement et de validation, comparaison de configurations et ajustement des hyperparamètres- Analyse détaillée des erreurs de prédiction pour identifier les confusions entre classes proches visuellement et améliorer la robustesse du modèle- Structuration d’un workflow réutilisable pour faciliter les réentraînements, les tests de nouvelles architectures et l’évaluation comparative des résultatsTechnologies : Python, PyTorch, Computer Vision, CNN, Data Augmentation, NumPy, Pandas, TensorBoard
- TDF (Télédiffusion de France)Data ScientistTELECOMMUNICATIONSMarch 2025 - September 2025 (6 months)Metz, FranceDans le cadre d’un projet de modélisation prédictive appliqué à la propagation radioélectrique, j’ai travaillé sur un dataset de 360 000 lignes et 70 variables afin d’évaluer, comparer et optimiser plusieurs approches de machine learning.J’ai calibré et analysé 8 modèles à partir d’indicateurs statistiques, de métriques comme le RMSE et le MAE, ainsi que de validations multicritères. J’ai également développé et optimisé plusieurs modèles de machine learning (régression linéaire, Random Forest, XGBoost, MLP), avec des améliorations de précision pouvant aller jusqu’à 40 %.J’ai conçu un pipeline automatisé de bout en bout couvrant le nettoyage des données, le feature engineering, la sélection de variables, l’entraînement, la validation et le reporting, ce qui a permis de réduire le temps d’entraînement de 30 % et de garantir la reproductibilité des expérimentations.Enfin, j’ai participé à l’industrialisation des solutions développées en réalisant l’export de modèles Python vers C++ pour leur intégration dans Atoll.Technologies : Python, Scikit-learn, TensorFlow, XGBoost, Pandas, NumPy, C++, Git, Bash, Xarray, Flask
- Vietnam Academy of Science and TechnologyData AnalystApril 2024 - August 2024 (4 months)J’ai travaillé sur un projet d’analyse de données climatiques centré sur les précipitations en Asie du Sud-Est, à partir de séries temporelles issues de modèles climatiques du CNRS et de données d’observation.J’ai réalisé des traitements de données, des analyses statistiques et des comparaisons entre modèles et observations afin d’évaluer les écarts, les incertitudes et la fiabilité des projections. J’ai également appliqué plusieurs méthodes de correction de biais (EQM, SCL, LOCI) pour améliorer la fidélité des projections climatiques.Cette mission m’a permis de renforcer mes compétences en analyse de données, statistiques, traitement de séries temporelles et validation de données complexes.Technologies : Python, Pandas, NumPy, Xarray, NetCDF, CDO, Ferret
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