Jules est élève-ingénieur, double diplômé avec ENS Cachan (Master MVA, Mathématiques, Vision, Apprentissage), en train de finaliser un M2 également en maths appliquées à Centrale Paris.

Il est l'un des premiers élèves à avoir effectué le parcours Data Science de l'Option Mathématiques Appliquées de CentraleSupélec. 

CentraleSupélec (CS) : Jules, qu'est-ce qui vous a amené à vous intéresser à la Data Science ? Pourquoi avez-vous opté pour le parcours Data Sciences de l'Ecole ? 

Jules L. (JL) : Durant ma césure j'ai eu une expérience en trading algorithmique où l'apprentissage statistique, l'optimisation et la programmation étaient les compétences les plus importantes. J'ai beaucoup aimé cette expérience et j'ai donc voulu suivre un parcours qui me permettait d'approfondir ces connaissances.

La création du parcours Data Science à CentraleSupélec était une belle opportunité car cela répondait à mon besoin au bon moment et la qualité des cours a dépassé mes attentes. De plus, ce parcours facilite l'inscription au MVA de l'ENS Cachan que j'ai choisi de suivre en parallèle car je voulais m'ouvrir à des applications des statistiques et du machine learning en dehors de la finance.

Par ailleurs, le master MVA me paraissait prestigieux car il regroupe des enseignants-chercheurs mondialement connus et pionniers en machine learning tout comme le laboratoire de Nikos Paragios  spécialisé en computer vision.

CS : Pourquoi et comment s'est passée votre admission à University College of London pour effectuer un doctorat ? Qu'est-ce qui vous a motivé à y postuler ? 

JL : C'est entièrement grâce à une combinaison d'évènements provenant du parcours proposé par l'Ecole. J'ai suivi un cours au MVA sur les méthodes à noyaux (kernel methods) qui m'a passionné. La formation technique que j'ai reçue dans le cours du tronc commun de l'option mathématiques appliquées d'analyse fonctionnelle m'a donné les outils pour comprendre ce cours plutôt technique.

De plus, un professeur de CentraleSupélec, membre du laboratoire de Nikos Paragios, m'a présenté à un spécialiste des kernel methods à University College of London (UCL) qui a un laboratoire réputé en machine learning appliqué aux neurosciences computationnelles. Je n'ai pas hésité à postuler. J'ai eu un entretien avec le professeur-chercheur et j'ai été ensuite invité sur place pour 2 jours d'interview.

Les interviews étaient composées d'une présentation orale d'un projet ou de résultats en rapports avec le machine learning ainsi que d'interviews plus traditionnelles avec des exercices de maths à résoudre au tableau. J'y ai présenté mon projet d'option chez Criteo , qui était une application du machine learning à la publicité en ligne, organisé par le parcours data science de l'option mathématiques appliquées.

On peut vraiment dire que c'est pratiquement entièrement grâce au parcours data science que j'ai pu entreprendre ce processus dans d'excellentes conditions.

CS : Pourquoi avoir accepté un stage au Crédit Suisse ? Qu'y faites-vous ? En quoi cela vous intéresse-t-il ? Qu'y apprenez-vous en particulier ? En quoi la finance et ce type d'activités peut intéresser un ingénieur ?

JL  : J'ai accepté un stage chez Crédit Suisse car j'ai beaucoup aimé mon expérience de césure en trading algorithmique. Je travaille sur la recherche et le développement de stratégies de trading automatisées sur les actions. Cela m'intéresse car c'est une belle application des statistiques pour anticiper la dynamique des marchés. La finance peut intéresser un ingénieur car il y a des challenges qui reviennent à résoudre des problèmes complexes, parfois sous pression, pour lesquels notre formation semble être la mieux adaptée.