JS

Jeremy

CV-Jeremy-Schwartzbord

Résumé

Je suis un scientifique ayant 14 ans d’expérience dans le secteur agroalimentaire et porte un intérêt à construire et à analyser des modèles à l'aide du Machine Learning. Je me suis spécialisé en Data Science et les modalités de l’intelligence artificielle pour pouvoir travailler dans le développement des solutions ag-tech.

Expériences professionnelles

Chef de projet, chimie analytique

Royal Cannin , Aimargues

De Novembre 2016 à Aujourd'hui

Chef de projet, chimie analytique

Royal Cannin , Aimargues - CDI

De Novembre 2016 à Aujourd'hui

• Développement stratégique de méthodes de chimie analytique pour le contrôle de matières premières agroalimentaires.
• Planification de cahier de charges avec un esprit d’écouter, étudier et challenger les besoins clients des expertises différents.
• Gestion et priorisation de plusieurs projets de développement en parallèle en utilisant diverses approches, y compris Agile.
• Prises de décision sur la validation et le déploiement de dix méthodes chimiques mises en œuvre à l'échelle mondiale parmi les 55 usines alimentaires du groupe.
• Collaboration au sein d'une équipe interfonctionnelle avec des collègues aux centres de recherche aux Pays-Bas, États-Unis et en France

Chef de projet, chimie analytique

Royal Cannin , Aimargues

De Novembre 2016 à Aujourd'hui

Formation complémentaire

PhD

Cornell University - Environmental Toxicology

2010 à 2015

Doctorat, Faculté de Toxicologie environnementale, Université de Cornell (Ithaca, USA), 2010 - 2015
• Mise en place d'un programme de recherche pour étudier la contamination agricole de cacahuète et l’exposition humaine à cause d’une toxine naturelle (aflatoxines) en partenariat avec l’association haïtienne américaine Meds & Food for Kids (MFK).
• Étude sur les conditions agricoles, rurales et de récolte sur la contamination de cacahuète au nord est d’Haïti.
• Modélisation statistique pour montrer quels aliments étaient les principaux prédicteurs de l'exposition aux aflatoxines dans les communautés urbaines et rurales d'Haïti.
• Communication des résultats de recherche à la communauté scientifique et aux producteurs de cacahuète en Haïti.

Parcours officiels

Paris – Master – Spring – -0001 – Applied MSc in Data Science & AI

Langues

Anglais - Langue maternelle

Espagnol - Courant

Français - Courant

Compétences

Machine Learning
Statistical Data Analysis
SQL
Python (langage de programmation)
R (langage de programmation)
Databases
Graph Databases
Time Series Analysis
Chemistry
Food Safety