Équipe
LimeTensor est une équipe senior basée à Bruxelles, qui combine expertise mathématique, expérience d’ingénierie et sensibilité métier. Nos profils viennent de la finance, de l’industrie, des start-up technologiques et du conseil.
Une équipe multidisciplinaire basée à Bruxelles Leadership
Les associés LimeTensor restent impliqués dans les projets: cadrage, arbitrages méthodologiques, assurance qualité et communication avec vos directions. Ils interviennent également lors des comités de suivi et des revues de risques.
Claire a plus de dix ans d’expérience en modélisation statistique et en Machine Learning dans la banque, l’assurance et l’e-commerce. Elle pilote la conception des modèles, les choix méthodologiques et les revues de performance.
Julien a orchestré des déploiements de modèles dans des environnements cloud et on-premise pour des groupes européens. Il s’assure que les pipelines sont robustes, observables et alignés avec vos exigences de sécurité.
Sara accompagne les directions métier dans la formalisation des besoins, la priorisation des cas d’usage et la mesure de la valeur créée. Elle facilite le dialogue entre les équipes techniques et non techniques.
Rôles projet
Selon l’ampleur de la mission, nous constituons une équipe dédiée avec un mélange de Data Scientists, d’ingénieurs, de profils MLOps et de consultants. L’objectif: couvrir à la fois la qualité scientifique, l’industrialisation et l’adoption métier.
Responsables de la modélisation, de l’analyse exploratoire, du feature engineering et de la validation des performances. Ils choisissent les algorithmes adaptés au problème et documentent les décisions prises.
En charge de l’industrialisation: pipelines de données, déploiements continus, monitoring des modèles, gestion des secrets et orchestration dans vos environnements techniques.
Ils aménagent les flux de données, optimisent les performances, mettent en place les transformations nécessaires et s’assurent que les sources sont fiables et bien gouvernées.
Interlocuteurs principaux des directions métier, ils cadrent les cas d’usage, alignent les objectifs, facilitent les arbitrages et orchestrent la communication autour des projets data.
Culture
Les projets de Data Science créent de la valeur lorsque les modèles sont compris, adoptés et surveillés. Nous encourageons les questions, les remises en question et les explications accessibles à tous les publics.
Explications claires, décisions partagées Nous traduisons les concepts techniques en impacts concrets pour les métiers, et nous documentons les décisions clés prises tout au long des projets.
Les modèles que nous livrons sont accompagnés de mises en garde, de tests de robustesse et de recommandations pour éviter des usages inappropriés.
Nous travaillons en binômes ou trinômes, avec des revues croisées systématiques et une ouverture aux feedbacks des équipes clientes.
Chaque mission inclut un volet transfert: sessions de formation, documents pédagogiques et accompagnement à la prise en main des outils.
Nous intégrons très tôt les exigences de conformité, de sécurité et de performance opérationnelle dans les choix techniques et organisationnels.
Nous capitalisons sur les retours d’expérience pour enrichir nos bibliothèques internes et nos bonnes pratiques de modélisation et de déploiement.
LimeTensor