Help & Supportcareers@gravityer.com
AI is analyzing your overall score…
Identifying your key strengths…
Evaluating your skill match against the job requirements…
Assessing your cultural and operational fit
Docteur en Machine learning (Forecast, Anomaly Detection, Uncertainty Quantification)
Chercheur en l'intelligence artificielle spécialisé dans l'analyse, la prévision, la détection d'anomalie, et la quantification d'incertitude sur des séries temporelles structurées. Mes travaux en cours sont liés à la quantification & décomposition d'incertitude par des modèles ML/Deep pour le monitoring de système complexe. Ma thèse porte sur "Analyse, Prédiction et Détection d'anomalie sur des données d'affluence sur les transport en commun" visant à l'utilisation des modèles ML/Deep pour la détection d'anomalie et la prédiction sur des données caractérisant un système complexe dynamique. Les thématiques sous-jacentes sont liées à les représentations abstraites de séries temporelles multivariées. J'ai appliqué mes travaux de prévisions d'affluences dans le cadre du réseau de transport en commun parisiens (SNCF) et du métro de Montréal (STM). J'ai réalisé ma formation initiale dans une école d'ingénieur spécialisé en Informatique et Mathématique appliquées (ENSIIE) combiné à une dernière année en double cursus M2 portant sur l'Intelligence artificielle et le machine learning (Master 2 AIC Paris-Saclay).
Université Paris-Saclay
Master 2 AIC, Intelligence artificielle, Machine learning.
January 1, 2016 – January 1, 2017
Université Paris-Est Marne-la-Vallée
PhD, Computer Science, Intelligence artificielle
January 1, 2016 – January 1, 2020
ensIIE
Diplôme d'ingénieur, Mathématiques et informatique
January 1, 2014 – January 1, 2017
Centre international de Valbonne
équivalence CPGE MP, Mathématiques, Physique Chimie, Informatiques
January 1, 2012 – January 1, 2014
Institut de Recherche Technologique SystemX
Artificial Intelligence Researcher
June 1, 2021 – Present
Polytechnique Montréal
Stage de doctorat.
January 1, 2020 – March 1, 2020
Montréal, Québec, Canada
Institut de Recherche Technologique SystemX
Doctorant en machine learning
September 1, 2017 – June 1, 2021
Institut de Recherche Technologique SystemX
Stagiaire ingénieur en machine learning
March 1, 2017 – August 1, 2017
URIEL CONSEIL
Stagiaire responsable de la migration de l'infrastructure CRM
May 1, 2016 – July 1, 2016
Monaco
Biomanda
Stagiaire responsable de la refonte web.
June 1, 2015 – July 1, 2015
St raphael
Cultural Fit Analysis
The candidate's background is heavily skewed towards academic research and specialized AI/ML roles. While this demonstrates deep technical expertise, the diversity of projects outside of core AI research is limited. The target role of 'Data Analyst' might be a slight mismatch for someone with a PhD and extensive research experience in advanced ML, potentially indicating overqualification for some data analyst roles or a desire to transition into a more applied, less research-intensive environment. The focus on specific ML applications (time series, anomaly detection) shows depth but less breadth in general data analysis tasks.
Soft Skills & Operational Fit
The candidate's experience in research roles suggests strong analytical thinking, problem-solving, and independent work capabilities. The detailed project descriptions indicate an ability to articulate complex technical concepts. However, direct evidence of team collaboration or project management in a typical corporate data analyst setting is less explicit.