François HU
Lead AI research scientist @Milliman
Paris, Île-de-France, France
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À propos
- Data Scientist (PhD at ENSAE) with a demonstrated history of working in the insurance industry
- Award for the best thesis in actuarial science in France (SCOR2022)
- Lecturer in statistics and computer science (ML/DL/NLP)
- Good IT knowledge : Git, MLflow, ETL, Model orchestration (+2 years Kedro) and Model deployment
- Notions of Lean & Agile methodologies.
Activité
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Il y a deux ans, le Manuel d'Assurance (https://lnkd.in/gAiPPQDV) sortait aux Presses Universitaires de France (avec un peu de retard, et nous…
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Aimé par François HU
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Après 17 ans en tant que Professeur des Universités à l'Université de Toulouse 3, j'ai l'honneur et le plaisir de rejoindre l'Inria en tant que…
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Aimé par François HU
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Would you like to come and do a summer internship in Montréal in 2025, with a friendly and dynamic team (with Agathe Fernandes Machado, Marouane Il…
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Aimé par François HU
Expérience
Formation
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ENSAE Paris
Doctorat Mathematics Obtention du prix de la meilleure thèse en actuariat (prix SCOR 2022)
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========== FR ==========
Thèse de doctorat de l'Institut Polytechnique de Paris intitulée 'apprentissage semi-supervisé: étiquetage et équité' préparée à l'ENSAE avec Caroline Hillairet et Romuald Elie.
========== EN ==========
- PhD thesis entitled 'Semi-supervised learning in insurance: Fairness and Labeling'.
Insurance and financial institutions amass large volumes of unstructured data on a daily basis. However, effectively managing this extensive data presents numerous…========== FR ==========
Thèse de doctorat de l'Institut Polytechnique de Paris intitulée 'apprentissage semi-supervisé: étiquetage et équité' préparée à l'ENSAE avec Caroline Hillairet et Romuald Elie.
========== EN ==========
- PhD thesis entitled 'Semi-supervised learning in insurance: Fairness and Labeling'.
Insurance and financial institutions amass large volumes of unstructured data on a daily basis. However, effectively managing this extensive data presents numerous challenges within the field of ML: the existing manual tagging approach by experts is inefficient for handling large volumes and real-time information; the data may contain biased information, raising ethical concerns and making it unsuitable for use. To address these issues, there is a need for the implementation of a precise (in terms of prediction), cost-effective (labeling), and ethical (fairness) learning system. We solve these issues by offering a solution to improve data management and compliance. -
UC Berkeley College of Engineering
Research Visit Statistique, Machine Learning
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Rare category analysis and active learning
Département : Berkeley IEOR (Industrial Engineering & Operations Research)
Etude supervisée par : Romuald ELIE -
Université Pierre et Marie Curie
Master MATHEMATICS AND STATISTICS with high honors
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La spécialité Statistique du Master vise à former des statisticien(ne)s et des data-scientists. Elle s’appuie sur le Laboratoire de Probabilité, Statistique et Modélisation (LPSM) de Sorbonne Université, qui constitue son laboratoire d’accueil.
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Brown University
Summer School Mathematics and Computer Science
- aujourd’hui
Parallélisation dans le temps pour la simulation de systèmes d'équations différentielles ordinaires et d'équations aux dérivées partielles
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Université Pierre et Marie Curie
Licence Mathematics with honors
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Obtention du double-diplôme Mathématiques-Informatique dans le cadre du :
*Parcours Bi-Disciplinaire Intensif Informatique et Mathématiques (PIMA) -
Université Pierre et Marie Curie
Licence Informatique with honors
-
Obtention du double-diplôme Mathématiques-Informatique dans le cadre du
*Parcours Bi-Disciplinaire Intensif Informatique et Mathématiques (PIMA)
Licences et certifications
Projets
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Analyse des séquences biologiques par modèle de Markov
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Langage de programmation : R
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Analyse et simulation de l'intéraction Proies-Prédateurs
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Langage de programmation : MATLAB
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Classement des résultats de recherche : PageRank
-
Langage de programmation : Python
-
Analyse statistique d’une famille de protéines
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Langage de programmation : Python
-
Détecteur de langue dans un texte
-
Langage de programmation : Python
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Suivre un objet dans une séquence d’images
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Langages de programmation : C et C++
Langues
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Français
Bilingue ou langue natale
-
Italien
Capacité professionnelle complète
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Chinois
Bilingue ou langue natale
-
Anglais
Capacité professionnelle générale
Plus d’activités de François
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