Sofiene - Chef de projet PYTHON
Ref : 190925K001-
92260 FONTENAY-AUX-ROSES
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Chef de projet, Data Scientist, Data Analyst (43 ans)
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Totalement mobile
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Bientôt freelance
Expérience professionnelle
Consultant indépendant – Lead Data Scientist/Data Engineer
Partenariat avec un organisme de formation (Novembre 2020 – aujourd’hui) :
o Analyse de données, développement et prototypage rapide de modèles de machine learning et de
deep learning.
o Environnement technique : python, spark, GCP BigQuery, tensorflow.
Volkswagen (Juin – Aout 2020) :
o Développement d’un outil d’aide à la décision pour le planning de mise à jour des logiciels voitures.
o Développement et adaptation d’un outil de prévision utilisant les données historiques.
o Méthodologies : machine learning, reinforcement learning, séries temporelles.
o Environnement technique : python, spark, AWS EMR, AWS Redshift, tensorflow.
Maif (Septembre 2019 – Mars 2020) :
o Suivi et encadrement de data scientist junior sur des projets de machine learning et d’analyse de
données avec les équipes marketing et développement commercial.
o Construction de modèles de machine learning (scoring d’appétence sur trois produits).
o Développement de chaines d’intégration et déploiement avec Git et Jenkins.
o Développement de chaine d’automatisation de traitement avec Airflow.
o Développement de dashboards KPI pour le suivi d’un dispositif de routage basé sur les scores.
o Travaux annexes : détection de dérive, segmentation et clustering marketing, tests de librairies
python en data science (NLP, imbalanced data, data science sur GPU,…).
o Méthodologies : Machine Learning, Data mining, Statistiques, Data Visualisation, Big Data,
Déploiement et intégration continus.
Environnement technique : Python (Scikit-learn, XGBoost, Dask, Rapids), Git, Jenkins, Airflow, Spark,
Pyspark, Spark Mllib, Hadoop, Hive, Spotfire.
Attijariwafa Bank (Janvier – Mars 2019) :
o Développement et test de stratégies d’arbitrage statistique basées sur la prédiction des prix et
l’analyse de la corrélation des cours d’actions.
o Interactions avec les ingénieurs Data et les équipes métiers du trading.
o Méthodologie : analyse de corrélation, machine learning, deep-learning, modèles de prédiction des
séries temporelles.
o Environnement technique : Python, Spark, librairies (Pandas, Statsmodels, Scikit-learn,…).
Esprit (Juin – Novembre 2018) : supervision et encadrement d’ingénieurs data science junior pour
l’amélioration et la validation d’algorithmes de machine et deep learning. Environnement technique :
Python, Matlab, TensorFlow.
Esprit Engineering School (2017 – 2018) – Enseignant et responsable de recherche
Mise en place du département « data science » : roadmap, objectifs pédagogiques, suivi.
Enseignement de modules de traitement de signal et de calcul scientifique.
Encadrement de projets et de jeunes enseignants chercheurs.
Veolia Recherche et Innovation (2011 - 2016) – Responsable d’études en data science
Participation dans la mise en place de roadmap pour la valorisation des données en aide à la décision.
Supervision des études et encadrement des ingénieurs de recherche : équipe de deux ingénieurs.
Définition des spécifications et des cahiers de charge.
Développement de modèles de datamining et de machine learning : brevet sur la détection de fuites en
utilisant la donnée.
Restitution et communication des résultats.
Outils techniques : Matlab, Python, tensorflow, C/++.
Commissariat à l’énergie atomique (2010 à 2011) - Centrale Paris (de 2009 à 2010) – Ingénieur de recherche & Lead
Développement d’outils d’optimisation multi-objective pour le constructeur Renault.
Développement de modèles d’optimisation et intégration dans une carte électronique embarquée.
Suivi et encadrement d’un ingénieur junior.
Environnement technique : Matlab/Simulink, langage C.
Université Paris II, Université Paris Dauphine, école d’ingénieurs ENTPE (de 2006 à 2009)
Chargé de cours en statistiques, recherche opérationnelle, algorithmique.
Profil
Data scientist, data analyst, data ingénieur et responsable d’études avec plus de 10 ans d’expérience.
Encadrement de data scientists junior et d’ingénieurs de recherche
Maitrise des aspects théoriques (modèles, algorithmes), des aspects développement (langages, librairies,
outils, frameworks, bases de données) et des aspects architectures fonctionnelles.
Autonome, responsable, fidèle aux engagements et passionné par la transmission du savoir et des bonnes
pratiques.
Inventeur de trois brevets internationaux, auteur de romans dont un sur l’intelligence artificielle.
Expertise & Compétences
Analyse des besoins, définition des spécifications, rédaction des cahiers de charge et proposition de solutions
et d’architectures fonctionnelles.
Accompagnement technique des équipes et suivi des partenaires y compris académiques.
Développement de solutions algorithmiques et logicielles en data science, optimisation mathématique et
intelligence artificielle.
Présentation des travaux et démonstration des outils développés aux clients.
Expertise technique
Data science & Intelligence artificielle : machine learning supervisé, deep learning, clustering et
machine learning non supervisé, data mining, probabilités et statistiques, traitement de signal,
analyse et prédiction des séries temporelles.
Big Data : calcul distribué (Spark, Dask), écosystème Hadoop.
Optimisation & Recherche opérationnelle : méta-heuristiques, optimisation linéaire et non linéaire,
optimisation stochastique, solveurs (linéaire, recherche locale,…).
Langages et outils : Python, Spark, Scala, Airflow, SQL, noSQL, Hive, MongoDB, Spotfire, Tensorflow, ETL,
Cloud AWS, GCP BigQueury, Cloud Azure, Dataiku, Hadoop, Matlab, C.
Réalisations techniques
Formations et certifications :
o Big Data with Spark and Scala.
o Deep neural networks.
o Cloud AWS Lambda.
o Préparation de la certification cloud « AWS Solutions Architect Associate ».
o Azure Databricks avec Python SDK, Azure Data Warehouse.
Trois brevets d’invention.
Plusieurs articles scientifiques, rapports et notes techniques publiés et présentés en anglais dans des
conférences internationales.
Formation
Doctorat en mathématiques appliquées à l’IFSTTAR.
Ingénieur en électronique, contrôle-commande et mécatronique de l’ENSEIRB.
Intérêts
Auteur de romans, Sport (football, natation, course à pied), Cinéma.