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Grégory DESCAMPS - Lead Data Scientist - 15 ans d'expérience

Présentation

Data Scientist expérimenté avec une passion pour l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur, apportant des solutions innovantes dans divers secteurs.

🛠️ Compétences Techniques

  • Intelligence Artificielle (IA)
  • Machine Learning & Deep Learning
  • Computer Vision
  • MLOps et DevOps
  • Développement Full Stack avec Python
  • Analyse prédictive
  • Architecture scalable de ChatBots

🚀 Expériences professionnelles

  • Chanel Fragrance & Beauty, Paris — Lead Data Scientist (2023-2024)
  • RATP Group, Paris — Data Scientist (2022)
  • VizioSense, Lille — CTO, Co-Fondateur (2021)
  • FLY4U, Toulouse — Data Scientist, expert agréé CIR (2018-2020)
  • BYSTAMP, Vannes — Data Scientist, expert agréé CIR (2019)
  • JAGGER & LEWIS, Lille — Data Scientist (2017)
  • MyScript, Nantes — Ingénieur R&D (2011-2017)
  • Alcatel, Brest — Ingénieur R&D (1997-1998)
  • LESI, Polytech Orléans — Ingénieur R&D (1997)

🎓 Formation

  • Polytech Orléans, diplôme obtenu en 1997

💡 Soft Skills

  • Leadership
  • Formation technique
  • Gestion de projet
  • Collaboration interdisciplinaire
  • Capacité d'adaptation

🏆 Projets / Réalisations

  • Développement de systèmes de détection intelligente (passagers, défauts visuels, comptage de personnes).
  • Solutions de comptage par vision par ordinateur pour la vie privée.
  • Contribution à des projets de reconnaissance vocale et d'apprentissage pour enfants.

🌐 Stack Technique

  • Langages : Python, C, C++, Java, JavaScript, Objective-C
  • Frameworks & Outils : PyTorch, TensorFlow, FastAPI, Docker, Azure, GCP, OpenCV, Git, DVC, StreamLit, React
  • Algorithmes : LLM, CNN, RNN, LSTM, Yolov7, ResNet

📜 Autres informations

  • Langues : Français, Anglais
  • Expert agréé Crédit Impôt Recherche (CIR)

📝 Résumé technique du CV

Professionnel de la data science et de l'IA avec 15 ans d'expérience, spécialisé dans le développement de systèmes de vision par ordinateur et d'IA générative. Compétences avancées en machine learning, deep learning, développement Python et MLOps. Pratique des algorithmes tels que LLM, Yolov7, ResNet et architectures de réseaux neuronaux. Expérience significative dans le déploiement de solutions sur des plateformes cloud et dans la création d'applications mobiles.