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Nathan Redin est Head of Data chez Neobrain, qu'il a rejoint en 2020. Il dirige l'équipe chargée de collecter, traiter et structurer les données qui alimentent la plateforme de Neobrain, et contribue aux décisions produit ainsi qu'à la levée de fonds de l'entreprise.

Spécialisé dans le traitement du langage naturel et le deep learning, il développe et déploie des modèles de machine learning qui analysent le marché de l'emploi, à partir de modèles de langage (BERT), de la reconnaissance d'entités nommées et de représentations sémantiques (SentenceTransformers, spaCy), exposés via des API. Il a construit l'équipe Data de Neobrain, qui réunit data scientists, data engineers, data analysts et product owner.

Avant Neobrain, il a été data scientist chez Sia Partners (modélisation du trafic, vision par ordinateur), a travaillé en R&D sur la prédiction de défaut de crédit chez Neumann, puis a été consultant en finance de marché chez Accenture et stagiaire en trading et gestion du collatéral chez HSBC.

Diplômé de Télécom SudParis (Institut Polytechnique de Paris, diplôme d'ingénieur en machine learning et statistiques appliquées) et de Sciences Po (Master Politiques publiques, spécialisation numérique, nouvelles technologies et politiques publiques), il allie expertise technique et compréhension des enjeux de politiques publiques liés au numérique.

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Intelligence artificielle et data appliquées aux RH :

Usages de l'IA générative et du machine learning, traitement du langage naturel pour analyser les compétences, People Analytics, qualité des données RH, enjeux d'éthique, de biais et de conformité (RGPD, AI Act).

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