Analytics avancée et machine learning, orientés résultats
Vous cherchez un data scientist freelance à Genève ? Je conçois des modèles prédictifs fiables, implémente des solutions de machine learning et révèle des insights exploitables à partir de jeux de données complexes. Compétences éprouvées en Python, R, TensorFlow et frameworks ML modernes au service de votre performance.
Expertise équivalente niveau PhD en machine learning et statistiques
Expérience avec frameworks ML de pointe (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
Références prouvées sur des applications à 10K+ MAU
Expertise en NLP, computer vision et systèmes de recommandation
Livraison de projet end-to-end de la collecte au déploiement
Solutions cloud-native (AWS, Azure, GCP)
Fortes compétences en communication - expliquer simplement les concepts complexes
Prototypage rapide et développement itératif
Basé à Genève avec arrangements de travail flexibles
Modèles de prévision (ventes, churn, demande…) basés sur méthodes statistiques et ML pour des prédictions robustes.
Analyse de sentiment, classification, assistants conversationnels, traitement documentaire et compréhension du langage (modèles transformer).
Reconnaissance d'image, détection d'objets et recherche visuelle (CNN, YOLO, vision transformers).
Moteurs de recommandation personnalisés (e‑commerce, contenu, services) : filtrage collaboratif et deep learning.
Prévision, détection d'anomalies et tendances (ARIMA, LSTM, méthodes modernes de forecasting).
Déployer modèles ML en production avec monitoring, versioning et pipelines CI/CD appropriés. Docker, Kubernetes et services cloud.
Je combine expertise technique profonde avec forte compréhension business. J'ai construit des systèmes en production servant 30K+ utilisateurs et comprends ce qu'il faut pour délivrer une vraie valeur business, pas seulement des exercices académiques.
Stack principal : Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), R pour analyse statistique, SQL pour manipulation de données, et plateformes cloud modernes (AWS, Azure, GCP). Je travaille aussi avec MLflow, Docker, Kubernetes pour le déploiement.
Je suis des procédures de validation rigoureuses incluant validation croisée, tests holdout et A/B testing en production. J'implémente un monitoring complet pour suivre la performance des modèles et détecter le drift.
Oui ! J'ai de l'expérience en intégration avec divers systèmes de données incluant bases SQL, data lakes, data warehouses (Snowflake, BigQuery) et plateformes streaming (Kafka). Je m'adapte à votre stack tech existant.
Je priorise les modèles interprétables quand possible et utilise des techniques comme valeurs SHAP, LIME et analyse d'importance des features pour modèles complexes. La transparence est cruciale pour l'adhésion des parties prenantes.
Absolument ! Le transfert de connaissances fait partie de chaque engagement. Je fournis documentation, ateliers et formation pratique pour assurer que votre équipe peut maintenir et améliorer les solutions que je livre.