JMSA_BigData_012022

Data Science / Data Engineer

Français / Anglais

Présentation

Titulaire de deux masters : un en Data Science à l’université Paris Saclay et un autre en Machine Learning, communication et sécurité informatique à l’institut polytechnique de Paris et d’un diplôme d’ingénieur polytechnicien, j’ai travaillé sur des projets informatiques (développement fullstack, devops et monitoring). J’ai aussi travaillé sur des projets de Data Science avec le scoring basé sur la théorie des graphes, du NLP et sur le computer vision. J’ai travaillé aussi sur l’optimisation mathématique avec la binarisation des poids d’un réseau de neurones de convolution.

Niveau de diplômes : Bac + 5

2021 : Ingénieur Polytechnicien – Ecole polytechnique de Paris

Formations

2021 : Master 2 data Science – Université Paris Saclay

2021 : Master 2 Machine Learning, communication and security – Institute Polytechnique de Paris

Echelle — 1 : Débutant / 2 : Confirmé / 3 : Sénior / 4 : Expert

Expertise méthodologique en Data Intelligence :

  • Méthodologie des projets SI, décisionnels & Big Data
    2
  • Modélisation mathématique
    2
  • Data Science
    3
  • Data Engineering
    2
  • Formation
    1
  • Démarche Data Gouv / Plan de transformation Data Driven
    1

Expertise dans le domaine du management de projet :

  • Études préalables, audits 
    1
  • Pilotage des projets (suivi des délais, charges et coûts)
    1
  • Coordination et suivi de projet
    2
  • Spécification et recette
    2
  • Accompagnement dans la conduite du changement
    1

Expertise technique sur les outils de la Data Intelligence (BI et Big Data) :

  • Machine Learning : méthodes supervisées et non supervisées
    2
  • Deep Learning : MLP, CNN, RNN, GAN, ResNet and Semi Supervised Learning (VAT)
    2
  • Data Viz : Power BI
    1
  • Cloud : Aws, Azure, GCP
    2
  • SGBD: SQL (BigQuery), NoSQL (MongoDB), Elasticsearch
    2
  • Langages : Python, Java, Jascript, nodeJS, C++, C
    2
  • DevOps : GitLab CI, Docker, CircleCi, deploie
    2

Points forts

  • Data Ingénierie
  • Data Science
  • Data Ops

Expériences professionnelles

Expérience professionnelle réussie en entreprise sur des problématiques de traitement et valorisation de données sensibles.

TRIMANE

Data Specialist - Equipe R&D

Depuis Janvier 2022

Objet : Mise en place d’un outil d’intégration continue

  • Etude de choix d’outils
  • Sélections et recommandation
  • Présentation à la direction
  • Implémentation de l’outil

Objet : la Météo du droit (outil de prédiction juridique)

Contraintes fonctionnelles

Dashboarding, DevOps, Prédiction juridique

BPCE

Data Scientist – ML Engineer – Developpeur Full Stack - Devops

04/2021 – 10/2021

Objet : Lutte Contre Le financement du terrorisme et le blanchiment d’argent

Utilisation des méthodes basées sur l’IA pour détecter les potentielles entités en relation avec la BPCE qui seraient impliquées dans des activités de financement du terrorisme et de blanchiment d’argent. Ensuite on a développé et déployé l’outil dans une plateforme en Angular pour faciliter l’interaction avec les utilisateurs.

  • Recherche scientifique : benchmark des modèles à utiliser
  • Correction des anomalies des applications existantes
  • Développement des algorithmes en Python
  • Utilisation d’algorithme de deep learning
  • Modélisation mathématique : scoring,
  • Industrialisation : déploiement des pipelines en intégration continue (DevOps)
  • Rédaction de la documentation : spécifications techniques et modes opératoires
  • Travail en mode agile (daily meeting)

Environnement technique

Python, Cloud Azure, Scraping, Docker, Sécurité informatique, GitBucket.

PADOA

Data Scientist – Developpeur Full Stack – Devops – Optimisation mathématique – Modélisation mathématique

04/2020 – 08/2020

Objet : Recherche autour de la détection flaky test et développement full stack

  • Détection des erreurs backend et frontend dans les algorithmes.
  • Développement de la pile complète et optimisation des algorithmes qui ont été développés.
  • Mise en place un service de monitoring complète des logs basé sur Elasticsearch Kibana et Grafana Prometheus.
  • Implémentation des tests unitaires

Environnement technique

Angular, Python, Bash, Sql, Cloud Azure, Monitoring, Elasticsearch – Kibana, Prometheus – grafana

ST MICROELECTRONICS

Stagiaire en informatique théorique et Optimisation mathématique

06/2019 – 10/2020

Objet : Implémentation des réseaux de convolution dans les IOT

  • Entrainer des modèles de reconnaissance d’image et de classification d’image en python.
  • Transformer les poids des réseaux de neurones en binaires pour les implémenter dans des objets électroniques soumis à des contraintes matériels (mémoires, puissances électriques, IOT).

Environnement technique

C, C++, Python, Tensorflow, GitLab