NOS EXPERTS

Des data scientists et linguistes passionnés

QUENTIN PLEPLÉ
Chief Data Scientist

Ingénieur polytechnicien, Quentin s’est spécialisé en Text Mining lors de son master de recherche à University of California, San Diego (Californie). Co-fondateur de Short Edition puis de Big Datext, il se concentre sur les aspects techniques et scientifiques d’analyse automatique du langage. Après avoir goûté à l’enseignement à UC San Diego en enseignant pendant 5 trimestres l’algorithmique et les maths, il a récidivé de retour en France à l’EPSI, l’IUT et l’IAE de Grenoble, ville où il aime faire du ski et manger de la mimolette extra-vieille.

CÉCILE FICHE
Data Scientist

Diplômée de l’École Nationale Supérieure de Physique de Grenoble, Cécile a fait ses premiers pas dans les Data Mining, et plus spécifiquement le Machine Learning au cours de son Doctorat en traitement d’images. En tant que Data archéologue, elle aide à la caractérisation et l’interprétation des données et concentre en particulier ses fouilles sur l’analyse sémantique de texte depuis environ deux ans maintenant mais cherche encore un remède contre son addiction au café.


MATHIAS DESCHAMPS
Data Scientist

Ingénieur diplômé de l’Esisar (Grenoble INP), Mathias s’est rapidement spécialisé dans le Machine Learning et le Traitement Automatique du Langage. Ayant maintenant 3 ans d’expérience, il pilote chez Big Datext des projets de conception d’algorithmes d’analyse automatique de textes pour des clients. Quand il ne fait pas de handball, il aime partager ses connaissances en enseignant le Machine Learning à l’EPSI et à l’Esisar.



YOANN CHABERT
Web developer

Diplômé d’une licence pro en Informatique, Yoann est développeur web depuis 10 ans en milieu start-up. Expert PHP Symfony, il assure la stabilité de notre infrastructure web sur Amazon Web Services, tâche qu’il assure avec une bonne humeur contagieuse. Véritable scrum master dans l’âme, il garantit la réalisation des projets dans le respect parfait des méthodologies agiles, en prenant soin de commencer par recueillir le feedback client sur un PMV fonctionnel avant de s’attaquer aux différentes itérations.

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