Samson A.

Compétences

• Python5/5
• MLOps5/5
• scikit-learn5/5
• XGBoost5/5
• Deep Learning5/5
• SQL5/5
• Spark5/5
• NLP5/5
• MLflow5/5
• Docker4/5
• CI/CD4/5
• REST API5/5
• Power BI4/5
• Tableau2/5
• Excel5/5
• Pandas5/5
• PyTorch5/5
• TensorFlow5/5
• Airflow2/5
• Machine Learning5/5

Expériences

1. Enseignant & Formateur Data / IA

   Depuis fin 2023

   • Conception et animation de formations en Data Science, Machine Learning, IA, statistiques, Python, Big Data et Deep Learning auprès d’étudiants de Bachelor/Master, d’écoles d’ingénieurs et de professionnels. • Création de supports de cours, TP, études de cas, évaluations et projets fil rouge inspirés de problématiques industrielles; adaptation du niveau aux profils techniques, métiers et managers. • Animation régulière à distance : démonstrations, partage de résultats, correction de code, accompagnement projet et restitution orientée décision. • Accompagnement de projets sur la chaîne complète : préparation des données, feature engineering, modélisation, métriques, optimisation, versionnement Git/GitHub, reproductibilité et déploiement.

   • Machine Learning
   • Python
   • Deep Learning
   • Git

2. Data Scientist

   10/2023 — 02/2024

   • Structuration et exploitation de données de publications scientifiques; construction d’indicateurs et automatisation de traitements sur des données hétérogènes. • Développement de workflows reproductibles pour fiabiliser la préparation, l’analyse et la valorisation de la donnée.

3. Data Scientist

   03/2022 — 08/2022

   • Projet d’analyse et d’optimisation du rendement de la vigne à partir de données multi-sources : nettoyage, prétraitement, exploration statistique et modélisation prédictive. • Comparaison de modèles de Machine Learning, évaluation des performances et suivi des expérimentations dans une démarche reproductible.

   • Machine Learning

4. Data Analyst / Consultant Data

   2014 — 2021

   • Analyses statistiques, préparation de bases multi-sources, construction d’indicateurs et modèles d’aide à la décision pour différents contextes métier. • Utilisation de Python, R, SQL, SAS, Stata et Excel; restitution des résultats auprès de publics techniques et non techniques.

   • Python
   • SQL
   • Excel

5. Mentor Data Science / Machine Learning

   2026 — aujourd'hui

   • Accompagnement d’apprenants sur des projets ML appliqués : cadrage, revue de code, choix méthodologiques, validation, interprétation des métriques et préparation à la mise en production. • Conseil sur Git/GitHub, tests, CI/CD, API REST, Streamlit/Gradio, Hugging Face Spaces, suivi du data drift et bonnes pratiques de documentation. • Relecture critique des pipelines pour identifier rapidement erreurs de code, fuites de données, incohérences de validation ou problèmes de reproductibilité.

   • Machine Learning
   • CI/CD
   • REST API
   • Streamlit
   • Documentation
   • Hugging Face
   • Git