POUSSE Guillaume

Forte expérience (>20ans) polyvalente et autonome des métiers du numérique, dans des projets complexes Data, Statistiques, Machine Learning, Gestion de Connaissances, LMS et Edtech.

Tour à tour, Technicien, Développeur, Débogueur Full Stack ayant évolué vers la rigueur de l'Informatique d'Exploitation, du DBA, de l'Administration et du Support de Ferme Web, puis à la Gestion de Projets numériques complexes dans les organisations apprenantes (dont celle, métarécursive, de création d'un centre de formation d'utilisateurs - en apprentissage mêlé - à l'utilisation d'une interface machine dédiée ... aux apprentissages mêlés).

Ma plus forte expertise reste cependant l'Administration des Bases de Données (DBA) dont l'ETL et les cubes OLAP pour l'Analyse Statistique - champs de compétences que j'ai récemment étoffé par une formation DATA SCIENTIST de 8 mois, à l'important bagage de Business Intelligence, DataWarehouse, Data Analyse, Data Visualisation ainsi que de Machine Learning (dont mon appétance particulière pour la biométaphore des réseaux convolutifs neuronaux) doublé d'une remise à jour dans les langages Python, JS, Java, SQL.

Enseignant en parallèle, et jadis Responsable Formation France pour une Edtech leader européen Norvégienne, j'ai encore une capacité à documenter et former, construire supports, tutoriels, séances et parcours de formation clairs et progressifs.

Rétro-digital native (initié en 1983 sur Apple IIe), longuement préparé à la mutation réseau des médias sociaux et des supports culturels, à la révolution algorithmique des organisations et de leurs DATAs, j'ai déjà prouvé ma forte adaptabilité à en créer les postes multiples et les métiers nouveaux, dans des formes variées d'organisation sociale, publiques et privées, du travail, dont internationale.

J'occupe actuellement un poste qui m'intéresse parfaitement dans mon parcours d'évolution professionnelle permanent, par son positionnement : au coeur des données eurostats, au coeur des technologies de couche virtuelle de donnée, de l'analyse et de la visualisation statistique actuelle, au service des utilisateurs internes des Directions Générales d'Eurostats et de ses Gestionnaires, mais aussi éventuellement de ses utilisateurs de données, Publics ou de Recherche, à l'échelle européenne.

Je caresse tout de même l'espoir de revenir (à bien long terme) à l'Edtech de pointe, afin de pouvoir utiliser ainsi ma synthèse de compétences acquises : "le machine learning au service de l'organisation sociale apprenante" dans une double retroaction permanente et féconde.

Dans ce but (et dans l'éventualité d'un lecteur placé dans l'échelle du temps académique) comme (trop) vieux violon d'Ingres, je continue d'étoffer et maintenir, pour une publication maintenant prochaine, un ensemble, de mock-ups illustrés d'uses-cases et de personas, de l'interface d'apprentissage citoyenne idéale, apte à comprendre et initier - l'évolution dans la gestion des travaux de l'équilibrage des communs réalisés locoglobalement - la somme des transitions nécessaires à la projection commune de futurs optimisés rationnellement - dans la co-réalisation d'un modèle expérimental pratique de connaissances objectives et subjectives des énergies vectorisables projectivement - dans le respect de nos conditions et contraintes physiques d'êtres idéellement moraux - de façons aussi réalistes que pérennes - répétitiblement, librement, égalitairement, citoyennement (premier faisceau manifeste projectif).

En définitive, tout ceci se place(-ra) optimalement sous le signe d'une égalité propositionnelle de principe, en particulier de la réduction littérale dimensionnelle efficace des ruptures physiologiques correctibles perçus par l'affermement collectif de validables idéelles - selon l'esthétique éclectique des littéraux schématiques exprimables (littérale d'Al-Khwârizmî) - étendu (par moi-même) pour la conception des réalisables souhaitables choisis et décidables au futur - par le centrage (des sommables fractaux locoglobaux), ordinal dans l'actuation des dates, et cardinal dans l'acressibilité des masses, commun - ce modèle d'intégration ECO factuel unitaire d'un calcul machine temps-réel plausible des productibles projetables, qu'ainsi je me suis proposé, en curriculum vitae, de construire moi-même, dans une démarche permanente de recherche-action personnelle, dans mon intérêt individuel personnel mais(/et?) simultanément collectif commun. (définition du modèle unitaire cristallisable énergéticoinformationnel en masse.s sommable.s et répétible.s localement, dans la contrainte réellement liée d'une communauté apprenante globale, en dernière sommation d'échelle d'impacts, des émergeances projectibles anthropogénériques captables, à date présente).