Anatole
Lapelerie

Consultant Data Scientist & Engineer @ CGI

Paris

Depuis 02/2023

Consultant au sein de la business unit Financial Services de CGI. Interventions sur plusieurs projets bancaires liés à la lutte contre le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme (LCB-FT), couvrant data mining sur réseaux de transactions, détection rule-based et développement d'un nouveau transaction monitoring system (TMS).

• Data mining sur réseaux de transactions bancaires : documentation et amélioration d'un algorithme d'analyse en réseaux d'opérations bancaires
• Rétro-engineering d’ETL existants et production de documentation technique pour les équipes d’architecture data
• Conception, développement et maintenance de pipelines de traitement distribués (PySpark, Scala) alimentant des TMS, du parsing des données brutes à l'enrichissement, dont un depuis le début de sa mise en place chez un client
• Développement de scénarios de détection basés sur des règles métier pour l’identification de comportements suspects

Data Analyst @ Lacoste

Paris

Oct. 2021

Mars 2022

Au sein de l'équipe Data analytics & CRO de l'activité e-commerce mondiale, j'assiste les Data analysts.

• Mise à disposition de nombreux dashboards pour le suivi de KPIs (Data Studio, Qlik Sense, Datama, Excel).
• Réalisation d'études de comportement des utilisateurs et de performance d'articles, de catégories ou de pays, notamment dans un contexte épidémique (Google Analytics, Google Cloud Platform).
• Mise en place d'un outil de cadrage de l'ingestion des données et des traitements de Data quality.

Data Scientist Computer Vision @ ENGIE Digital

Paris

Juin 2021

Août 2021

Au sein du projet d'hypervision urbaine Livin', à destination des collectivités, avec mon maître de stage, je réalise un POC de Computer vision pour l'estimation non intrusive du trafic urbain par caméra vidéo.

• Développement d'un POC de Computer vision : pipeline de détection et tracking de véhicules en temps réel (YOLO, DeepSort), exposé via une API (Smart API).
• Mise en place d'un dashboard Splunk comprenant l'état du trafic en direct, la comparaison avec les vidéos et l'historique des résultats, dont les mesures de débit recoupent les prédictions de la théorie du trafic (diagramme débit-densité).