About Grégory
- Experience de la blockchain et de ses enjeux
- Modélisation à l'aide de nombreux types de modèle machine learning (scikit-learn), et Deep Learning (Tensorflow, PyTorch, Keras),
- Traiter / exploiter / tirer partie de données Textuelles ou Visuelles (phase exploratoire, développement, test et mise en production)
- Développement d'outils de visualisation (matplotlib / plotly / DASH/ Flask)
- Mise en place de pipeline (Airflow)
- Mise en place d'app Serverless
- Mise en production sur le cloud AWS / Azure / Google Cloud (Docker / ECR / ECS / EC2 / Lambda AWS )
French
Native or bilingual
English
Fluent
Japanese
Basic
Korean
Basic
Spanish
Basic
Experience
- Renault FranceData ScientistMarch 2025 - Today (1 year and 3 months)Developing and implementing MongoDB for managing traceability and metadata chains for Renault's electric machine design. Setting up development environments and documentation for MongoDB. Defining and validating workflows for the Electric Motor Team. Coaching teams to apply traceability on real projects. Providing daily bug fixes and improvements based on team feedback.
- ORLAR Vietnam (Remote)Data ScientistJanuary 2025 - Today (1 year and 5 months)Optimizing greenhouse operations using advanced simulation and modeling techniques with COMSOL. Developing and implementing simulation and modeling. Establishing data connectivity. Implementing scenario analysis and reports. Supporting analysis and collaborating with Sydney University.
- Ocean protocolData ChallengesTECHDecember 2022 - Today (3 years and 5 months)AchievementsLearning blockchain development such as SolidityWeb3 project study on on-chain data in decentralized finance (DeFi)Data Challenges to predict ETH token price organized by OCEAN ProtocolSeveral participations:round 5: 1st placeround 6: 2nd placeround 7: 4th place over more than 80 participantsDevelopment of data pipelines to feed modelModel type used: RNN deep learning model with auto-encoderSkillsOn-chain data study, Solidity, Python web3 library, ML, Tensorflow, GithubMy strategy : https://github.com/jeugregg/ocean_protocol_eth_predRound 5 : https://github.com/oceanprotocol/predict-eth/blob/main/challenges/main5.md(1st place : https://blog.oceanprotocol.com/here-are-the-winners-of-the-predict-eth-round-5-data-challenge-95f71bcade95)Round 6 : https://github.com/oceanprotocol/predict-eth/blob/main/challenges/main6.mdhttps://medium.com/oceanprotocol/here-are-the-winners-of-the-predict-eth-round-6-data-challenge-9b8e8f786170 (2nd place / 15)Round 7 :https://blog.oceanprotocol.com/here-are-the-winners-of-the-predict-eth-round-7-data-challenge-d5ec1c2056e0 (4th place / 80)
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Education
- Ingénieur Machine LearningOpenclassrooms2020(Formation en Partenariat avec CentraleSupélec) L’Ingénieur Machine Learning est un Data Scientist spécialisé dans les algorithmes d’apprentissage automatiques, permettant de traiter des données volumineuses et de différentes natures. Je suis capable, au sein d’une équipe data, de répondre à des problématiques de modélisation mathématiques à l’aide d’algorithmes adaptés. Pour cela, je choisis le modèle le plus performant, parmi une palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning). Ce que j’ai appris à faire : - Programmer des algorithmes de Machine Learning. - Entraîner des réseaux de neurones profonds. - Modéliser des données complexes, comme des images et des textes. - Mener un projet de recherche et réaliser une preuve de concept (POC).
- Mobile Application Development IonicAutoDidacte2016Cordova IONIC AngularJS development of a smartphone application : Strategy, Concept, User Experience, Design, Performance, Development, Tests, Deployment