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Christophe Coudé

Data Scientist Junior / Ingénieur Java Sénior / Formateur pour adultes

Situation professionnelle
Consultant
En recherche active
Présentation
https://christophe-coude.iggybook.com/fr/illusoires-verites/
Doté d'un cursus universitaire en Mathématiques, d'une longue expérience en Java/JEE en entreprise (missions variées dans l'Industrie et la Banque / Finance / Assurance), et d'un goût prononcé pour la Philosophie, je me suis lancé un défi. Allier Mathématiques et Informatique grâce à la passionnante Data Science, outil d'avenir dans tant de sciences et technologies. Après avoir obtenu des diplômes de Data Scientist, j'ai approfondis ma formation en passant des certifications américaines avec ses logiciels spécialisés (IBM Watson, Databricks Spark, Google Cloud Platform) afin de me familiariser avec le Cloud. Je possède donc désormais la polyvalence Data Scientist et ingénieur Java/JEE. Je suis en reconversion pour devenir FORMATEUR POUR ADULTES.

N'hésitez pas à aller sur l'onglet PORTFOLIOS où j'ai détaillé tous les projets de Data Science que j'ai faits lors de mes différentes formations et qui comprennent pour la grande majorité, contextualisation, méthodes et algorithmes, data visualisation et code. Les projets y sont téléchargeables en format PDF.
Expériences

Ingénieur Full-Stack Web

Apside
Janvier 2023 à juillet 2023
CDI
Rennes

Digital Systems Engineer

Scalian
Juillet 2021 à avril 2022
CDI
Rennes
  • Orange : Développement des APIs de l’application Saphir (Java 8, SpringBoot, API REST)
  • Biomédecine : TMA de l’application Cristal de gestion des greffes en France, Tests de charge et d’intégration de l’application Green (Java, Locust)
  • IRSN : Montée de version de l’application NRD pour sécurisation, passage de JSF RichFaces à PrimeFaces
  • Développement Web/Java/JEE de la souscription à une augmentation de plafond sur un contrat renouvelable
  • Développement des APIs en web services Java Jersey REST
  • Transformation des web services SOAP en web services REST des dépôts de contextes de l'espace client
  • Développement de POCs pour l'exécution de scripts Python à partir d'un web service REST Flask
  • Équipe : DEV : 5, MOE : 10
  • Développement Web/Java/JEE différentes applications et webservices de simulation et de montage de dossiers de financement au particulier
  • Livraison / tests / recettes
  • Équipe : DEV : 5, MOE : 10
  • Maintenance évolutive de la gestion commerciale et analyse et réalisation du module de chargement des commandes
  • Équipe : DEV : 1, MOE : 3
  • Projet EVCLI, gestion des activités de tenue de compte de la clientèle institutionnelle
  • Projet INARCLI, transfert de données issues du projet EVCLI vers INFORMATICA pour l’infocentre
  • Définition de l’architecture et réalisation d’un ETL pour l’alimentation de l’infocentre et de l'archivage
  • Projet EVDEV, migration technique Nastar vers JAVA/JEE de l’application tenue de compte endevise.
  • Équipe : DEV : 3, MOE : 20
  • Survey Manager 2, facturation marine des navires en service, maintenance évolutive et corrective + nouveaux modules
  • Équipe : DEV : 3, MOE : 10
  • Conception d’un logiciel de gestion de Tierce Maintenance Applicative, livraison, test, recette
  • Équipe : DEV : 2, MOE : 2
  • Analyse et développement d’un outil de migration d’applications de l’environnement client/serveurNS-DK vers un environnement Web / Java
  • Équipe : DEV : 4, MOE : 8
  • Maintenance corrective et évolutive de l'existant et analyse de nouvelles fonctionnalités portant sur la documentation technique véhicules (lexique par famille, Zooms de diversité et de comptabilité), test, recette
  • Équipe : DEV : 3, MOE : 20
  • Sous-lieutenant, Officier des Systèmes Informatiques, réalisateur fonctionnel et coordinateur du projet PROG 2000 (logiciel de gestion des formations des personnels militaires de la Maintenance)
  • Équipe : DEV : 5, MOE : 5
  • Formateur en mathématiques et probabilités pour les concours de promotion aux fonctionsd’officiers supérieurs (D.T. et B.T.)
  • Médaille de bronze de la Défense nationale, agrafe Matériel

Ingénieur Full-stack Web

AJC Formation

Octobre 2022 à janvier 2023
ANGULAR-BOOTSTRAP-API REST-JAVA-SPRINGBOOT-JPA-MAVEN-GIT-SCRUM

Certification Machine Learning

Stanford University & DeepLearning.AI

Juin 2022 à juillet 2022
  • Supervised Machine Learning: Regression and Classification
  • Advanced Learning Algorithms
  • Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning

Certification Deep Learning

DeepLearning.IA / Coursera

Mars 2022 à avril 2022
  • Neural Network Architectures (CNN/RNN/LSTM/Transformers)
  • TensorFlow, Keras, Python
  • Speech recognition, Music synthesis,
    Chatbots, Machine translation, NLP
Spécialisation, utilisation de Tensorflow sur Google Cloud Platform pour le machine learning (dont les réseaux de neurones).

Distributed Computing with Spark SQL

University de Californie, Davis

Décembre 2020 à janvier 2021
SQL for Data Science, AB testing, Spark SQL

Probability Theory, Statistics and Exploratory Data Analysis

Coursera / Higher School of Economics, Moscou

Janvier 2021

IBM Data Science Professional Certificate

Coursera / IBM

Septembre 2020 à décembre 2020
IBM Cloud Watson Studio, GitHub, Capstone Project
IA /ML / Classification / Clustering / Methodology / Data Visualization

Data Scientist

DataScientest.com / ORT France

Juin 2018 à septembre 2018
Bootcamp intensif de 3 mois visant à l'acquisition des compétences de data scientist avec les certifications :
Machine learning, Introduction to natural language processing, Data Analysis with data.table, Introduction to R, Python for data-science, Data Visualization with ggplot2, Bokeh, Matplotlib, Dimensionanity reduction, Machine learning with Scikit-Learn, Deep Learning, Keras, Pytorch, Pyspark, Computer Vision, Regression, Clustering, Bagging, Boosting, Stacking, Ensemble
Projet en commun de classification des images de trajectoires de particules physique avec Keras, TensorFlow, Google Colaboratory

Data Scientist

CentraleSupelec / Openclassrooms

Mars 2017 à décembre 2017
  • Visualisation des résultats, python / scikit-learn / pyplot / seaborn etc.
  • Data Cleaning, Feature Selection, Feature engineering
  • Analyse statistique univariée et multivariée
  • Réduction de dimensions, ACP, Clustering KMeans etc.
  • Modèle d’apprentissage non supervisé, optimisation de paramètres, calcul des performances, classification
  • Prétraitement de textes, matrices, reconnaissance d’images
  • Réseaux de neurones / Deep Learning
  • Projet de veille technologique

Master 2 d’Épistémologie, Logique et Histoire des Sciences (à distance)

Université de Lorraine, Nancy

Octobre 2015 à juin 2017
(le M2 MADELHIS se fait en 2 ans, entré directement en M2 grâce à mon master en mathématique)

Licence de Philosophie (à distance)

Université de Reims Champagne-Ardenne

Octobre 2012 à juin 2015

MASTER Mathématiques pour l’Industrie

Université Louis Pasteur, Strasbourg

Octobre 2003 à juin 2004
analyse factorielle, ACP, Contrôle de la qualité, contrôle optimal, fiabilité, échantillonnage,
plans d'expérimentation, probabilité, analyse numérique

DEA Probabilités et Applications

Université P. et M. Curie, Paris

1997 à 1999
module Introduction aux processus stochastiques, module Martingales, Chaînes de Markov et applications

Maîtrise Mathématiques

Université de Caen

1997
Compétences

JAVA / JEE

  • Java
    Avancé
  • HTML / CSS
    Bon niveau
  • SQL
    Avancé
  • Webservices REST
    Bon niveau
  • jQuery
    Intermédiaire
  • Node.js
    Intermédiaire
  • Databases
    Intermédiaire
  • Struts
    Avancé
  • Spring / Spring Boot
    Intermédiaire
  • Hibernate
    Intermédiaire
  • JSF
    Intermédiaire
  • XML
    Intermédiaire
  • Javascript
    Intermédiaire
  • API
    Bon niveau
  • Angular
    Intermédiaire

Data Science

  • Machine learning
    Bon niveau
  • Deep learning
    Bon niveau
  • Computer Vision (RN)
    Bon niveau
  • NLP
    Intermédiaire
  • Data Visualisation
    Bon niveau
  • Python 3
    Bon niveau
  • Anaconda, Jupyter
    Avancé
  • IBM Cloud Watson Studio
    Intermédiaire
  • Google Cloud Platform
    Intermédiaire
  • Pandas / Numpy / Scipy
    Bon niveau
  • Scikit-learn
    Avancé
  • Keras / Tensorflow
    Bon niveau
  • Matplotlib / Seaborn / Bokeh
    Avancé
  • Pyspark / Spark Databricks
    Intermédiaire
  • Flask
    Intermédiaire

Outils

  • Git
    Bon niveau
  • Maven
    Intermédiaire
  • Eclipse
    Avancé
  • Jenkins
    Intermédiaire
  • VirtualBox
    Notions

Langues

  • Anglais écrit
    Avancé
  • Anglais parlé
    Intermédiaire
  • Allemand
    Notions
Centres d'intérêt

Ecriture

Philosophie

  • Lecture épistémologie et philosophie des sciences

Sport

  • Voyages / marche