image/svg+xml Après 5 années à apporter mes compétences dans la data et l'innovation dans le milieu du bâtiment, je souhaite explorer de nouveaux domaines d'activité et mettre à profit mes connaissances en Machine Learning et data visualisation. Boris MANTISI Docteur en Physique 06.12.37.31.55 7 rue des guipons94800 Villejuif  bmantisi@gmail.com  (Anglais courant) DATA SCIENTIST http://www.linkedin.com/in/boris-mantisi-286076b1 Machine Learning DataVisualisation DataBusiness Déploiement Aggrégation, construction, manipulation de données Scraping, Python [requests, pandas], mySQL Python [pandas, scikitLearn] HTML/CSS/Javascript [Bootstrap, jquery, chart.js] nginx, bash, gitAPI [Flask] Compétences Métier Nettoyage données Python [pandas] Intégration d'algo. d'intelligence artificielledans des applications web dans le domaine du bâtiment ou de la prospection immobilière. Intégration de KPI métier, Data visualisation et construction/agrégation de bases de données. Depuis Mai 2017 (5 ans) Data ScientistR&D Chez Quatorze-IG Recrutement et accompagnement de stagiaires (2 en ingénierie du bâtiment, 2 en informatique, 2 en data). Quatorze-IG est un bureau d'étude spécialisé dans la conception et le suivi de travaux particulièrement dans le domaine tertiaire. Depuis Mai 2020 (2 ans) Data Scientist Auto-Entrepreneur 2015-2022 (7 ans) Correcteur et responsable d'équipedu concours des Mines-Ponts Post doctorat Physique statisque/numérique Chez Sorbonne Université - (Pierre et Marie Curie - Jussieu) 2012-2017 (5 ans) Laboratoire de physique théorique de la matière condensée (UPMC, Paris 6)"Simulations numériques de l'interface polycristaux/liquides". avec B. Guillot et N. Sator Institut de mécanique Jean le Rond D'Alembert (UPMC, Paris 6)"Comportement plastique des métaux nano poreux". avec D. Kondo Durant ces années de recherche, j'ai participé à des conférences internationales (USA, Chili, Irlande, Allemagne, Rep. Tchèque...), couvrant des thématiques variées (Physique, géologie et mécanique) et dont les principaux résultats font l'objet d'une quinzained'articles scientifiques dans des revues internationales. Experience professionnelle Épreuve de Physique filière MPEquipe de 14 correcteurs à coordonner 2022 CITC - Analyse de risques cyber sur Application web hébergée. 2019 SoloLearn - Python et javascript (renforcement) 2017 Verified MOOC - "Machine Learning" par Andrew Ng Stanford University - 95.7% de réussite 2012 2009 2008 2007 Doctorat en physique des matériaux (Simulations numériques et expériences) Univ. Lyon 1. Dir. thèse : A. Tanguy Master 1 - University of Manchester (UK) - Dept. of physics and astronomy (Erasmus). Licence de Physique - Université Lyon 1. Master 2 - Université Lyon 1 - Physique des matériaux Formations Compétences techniques JavaScript HTML/CSS SuiteOffice DessinVectoriel Bash C/C++ mySQL Python Connaissances théoriques et techniques appliquées dans des projets. Maîtrise sans documentation avec autonomie et prise d'initiatives. Expert Utilisé et appliqué avec succèsdans des projets. Connaissances rudimentaires Niveau de maîtrise Langageset outils nltk re scipy flask matplotlib svglib sklearn pandas requests openCV PIL spacy cairosvg tabula reportlab xml openpyxl bs4 multiprocessing openpyxl time json shutil cryptography numpy xlsxwriter os sys random datetime socket Machine Learning scraping DataMining Word bash Linux NeuralNetwork json xml javascript Python Regex API Excel Windows PCA jquery bootstrap chartjs NLP github nginx mySQL Data eng., visualisation & Machine Learning Compétences et langages informatiques Tâches Métiers Réalisations App. Web de comparaison de devis en ligne Clients finaux : BtoB - Bureaux d'études, architectes, économistes de la construction, acheteurs. Résumé : Dépôt, comparaison et analyse en ligne des offres proposées par les entreprises de construction. - Dev. Front pour l'identification utilisateur, dépôt et gestion de fichiers et métadonnées associées, data visualisation selonbesoins métiers (HTML, css, js).- Dev. API pour la gestion de l'interface utilisateur avec moteur de calculs sur fichiers utilisateurs (Python - Gunicorn - nginx).- Dev. Back pour l'analyse (intégration IA) de fichiers word, Excel, pdf (Python avec openpyxl, pdfminer, PIL openCV). - Prospection ciblée avec présentation de la solution, plaquettes de communication sur les réseaux sociaux et par newsletter.- Gestion du serveur dédié avec installation d'une distribution linux, du serveur nginx, de l'API et des bibliothèques. Gestiondes comptes et droits pour le compartimentage des actions utilisateur, connexion ssh sécurisée par paires de clés publiques etprivée. Etablissement des certificats pour l'authentification https de la plateforme. Tableaux récapitulatifs avec indicateurs définis par les besoins métiers. Tableaux dynamiques définis selon les besoins métiers Graphiques comparatifs dynamiques App. Web pour la valorisation de biens immobiliers (GIS) Clients finaux : BtoB - Promoteurs immobiliers Résumé : Agrégation de données sociales, économiques et politiques sur un fond de plan issu de l'Open Street Map. Visualisation interactive avec calques, mise en forme graphique des données. - Dev. Front pour la visualisation et la modification de données cartographiques (HTML/CSS/JS + jquery, leaflet, bootstrap).- Dev. API pour appel des différentes bases de données (Python - Gunicorn - nginx - pandas, numpy, re).- Dev. Back pour l'agrégation et la mise en forme des bases de données (Python - pandas, re). Intégration de données selon besoinmétier (sociales et économiques) Intégration de données selon besoinmétier (environnementales) Intégration de données selon besoinmétier (territoriales) Recherche sur base de données localede 24M d'occurences (tps moyen < 0.2s) Intégration de données selon besoinmétier (transport) Génération automatique de maquettes numériques pour la simulation thermique Clients finaux : BtoB - Architectectes et bureau d'études. Résumé : Agrégation de données géographiques (Cadastre, BANO, openData villes). - Dev. Back pour la mise en forme et l'agrégation des données récupérées via requêtes avec automatisation de la mise à jour sur de l'open data et du scapping (CRON jobs - python avec pandas, numpy, scipy, re, requests, beautifullsoup). Génération automatique d'un quartier parisien. Génération automatique des masques avec intégration de la maquette nuémrique App. Web de gestion et d'analyse de données collectées par capteurs Clients finaux : BtoB - employeurs soucieux du bien-être de leurs employés Résumé : Transfert, gestion et manipulation des données issue d'un dispositif de capteurs sur un T-shirt. (Projet réalisé en auto-entreprenariat) Collaboration en tant qu'auto entrepreneur depuis Mai 2020 avec Dynaback. Dynaback est une startup qui s'est lancé le défi d'utiliser des vêtements intégrant des capteurs afind'améliorer la santé des utilisateurs. - Dev. Front pour la gestion de données avec identification et espace dédié par utilisateur (HTML/CSS/JS + jquery, bootstrap)- Dev. Api pour la récupération des données depuis le dispositif et la gestion des données (python + flask, gunicorn, nginx + pandas, numpy, re).- Dev. Back pour la mise en forme et la manipulation des données brutes des capteurs, modélisation des vertèbres.Génération de rapports PDF basés sur l'expertise d'ergonomes (python + pandas, scipy, numpy, re). - Gestion du serveur dédié avec installation d'une distribution linux, du serveur nginx, de l'API et des bibliothèques. Gestiondes comptes et droits pour le compartimentage des actions utilisateurs, connexion ssh sécurisée par paires de clés publiques etprivée, gestion de la connexion automatique via ssh tunelling pour les devices. CV réalisé avec inkscape