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Exemple de missions de Khalil,
Formateur matlab simulink habitant les Hauts-de-Seine (92)

  • Rôle : Data Scientist/Engineer

    BNP Personal Finance
    Jan 2018 - aujourd'hui

    Synthèse :
    Projet d’analyse des alertes relatives au personnes politiquement exposées ou sanctionnées
    Réalisation :
    • Etudes et sélection paramètres/variables discriminantes
    • Etude et choix de mesures de similarités entre les données des clients et les données des listes d’alertes.
    • Mise en place d’un système d’identification des fausses alertes à clôturer et d’identification des alertes urgentes à traiter par les humains.
    • Mise en production en France (Décembre 2018)
    • Adaptation et mise en production en Italie (Février 2019)

    Environnement Python, Sparrow, C#.NE
  • Rôle : Data Scientist

    Groupe La Poste
    Jan 2018 - Jan 2018

    Synthèse :
    Extraction de l’information utile à partir de documents de type pdf ou image. Analyse de données et apprentissage artificielle pour la classification des documents : pièce d’identité, bulletins de paie, facture, etc. L’objectif est l’implémentation de services basées sur les résultats obtenus tels que le « bulletin de paie augmenté » (un bulletin de paie où chaque champ est expliqué et vérifié par les formules de calcul connus, avec une présentation d’un résumé des bulletins de paie précédent et de l’évolution du salaire).
    Réalisation :
    • Mise en place d’un modèle unifiée de données des bulletins de paie
    • Implémentation d’un flux d’extraction des données de bulletins de paie dans le modèle mis en place pour plusieurs types de bulletin de paie
    • Mise en place du flux de pré-traitement des documents de type image avec l’outil Opencv
    • Mise en place d’un système intelligent capable de reconnaitre le texte contenu dans les images prétraitées (Optical Character Recognition OCR) basé sur les réseaux de neurones
    • Entrainement du réseau de neurones sur les bulletins de paie en format image pour qu’il apprend à extraire le contenu souhaité
    • Entrainement d’un deuxième réseau de neurones pour qu’il apprend à extraire les informations souhaitées à partir des scans de pièces d’identité
    • Réalisation des scripts de pré-traitement pour améliorer la qualité des données
    • Intégration des données
    • Création et pré-installation des images docker pour le déploiement des solutions développées
    • Installation des solutions développées dans les images docker, test et vérification de leurs bon fonctionnement sur toute architecture linux, windows, et mac.
    • Réalisation d’une version s’exécutant localement sur le navigateur de l’utilisateur pour les utilisateurs qui ne souhaitent pas envoyer leurs données pour un traitement coté serveur
    • Optimisation de la version s’exécutant localement en utilisant les nouveaux concepts de workers en javascript pour la programmation parallèle

    Environnement Docker, python, Opencv, OCR et réseau de neurones, html et programmation parallèle en javascript.
  • Rôle : Data Scientist

    ECONOCOM – Direction Technology Management
    Jan 2017 - Jan 2017

    Synthèse :
    Industrialisation du projet Big Data dans un contexte multi-clients, multi-plateformes.
    Réalisation du datalake et mise en place de cas d’usage Data science permettant de définir de nouveaux services personnalisés dans le domaine de l’asset management et des services digitaux.
    Réalisation :
    • Mise en place du flux d’alimentation du datalake
    • Ingestion des données multi-sources
    • Préparation des données et détection des anomalies
    • Réalisation des scripts de pré-traitement pour améliorer la qualité des données
    • Intégration des données
    • Modélisation des données intégrées
    • Synchronisation des flux
    • Conception et réalisation des indicateurs BI et des scripts machine learning permettant :
    o Suivi temps réel des coûts des services digitaux
    o Suivi temps réel des parcs (matériel en panne, en stock,…)
    o Segmentation des profils utilisateurs selon leurs usages
    • Mise en place des tableaux de bord
    • Rédaction /relecture des documents techniques (dossier de cadrage, document d’architecture technique, document de modélisation et document d’analyse).

    Environnement Cloudera, HDFS, YARN, Oozie, Apache Parquet, Spark, Spark MlLib, Spark ML, PySpark
  • Rôle : Data Engineer

    Central Park Consulting
    Jan 2017 - Jan 2017

    Synthèse :
    Projet de développement d’une plateforme Business Intelligence de contrôle et gestion de l’énergie (eau, électricité, CO2) pour le secteur immobilier
    Réalisation :
    • Etudes et sélection des indicateurs de performances à considérer
    • Conception et mise en place du datawarehouse
    • Automatisation des tâches d’extraction et de chargement du datawarehouse
    • Automatisation des tâches d’historisation et mise à jour
    • Développement web de la plateforme avec un contrôle d’accès aux données et aux dimensions d’analyse
    • Visualisation sur la plateforme web des tableaux de bord et des graphiques

    Environnement MySql, C#.NET, EntityFramework, Linq, Javascript/JQuery/Ajax, HTML5/CSS, amcharts
  • SM Emballage
    Jan 2016 - Jan 2017

    Synthèse :
    Mise en place d’un système d’information pour la gestion des bons de commande, des ordres de fabrication, et le suivi des étapes de la production des emballages.
    Mise en place d’un datawarehouse et développement des tableau de bord (graphiques par client, par produit, par machine de production, et par année/mois)
    Rôle :
    Data Engineer
    Réalisation :
    • Mise en place du système d’information et développement de l’application de gestion
    • Mise en place du datawarehouse et développement des graphiques de contrôle qualité
    • Automatisation de la mise à jour des tableaux de bords et contrôle d’accès à l’application de gestion et aux graphiques

    Environnement SqlServer, C#.NET Visual Studio, HTML5/CSS, Javascript/JQuery, amcharts
  • Laboratoire Informatique de Paris 6
    Jan 2014 - Jan 2017

    Synthèse :
    - Système de recommandation de produits basé sur une nouvelle approche distribuée de machine learning. Application aux sites d’e-commerce et de streaming.
    - Système intelligent de reconnaissance des odeurs basé sur une nouvelle approche prédictive. Application aux nez électroniques (capteurs d’odeurs, contrôle qualité du café et du thé à partir de l’odeur, etc), et à la synthèse de nouveaux parfums sur mesure (recommandation des propriétés physico-chimiques à respecter pour la synthèse de molécules multi-odeurs avec des intensités variées : par exemple, synthèse d’une molécule émettant à la fois une odeur forte de du musc, une odeur modéré du citron, et une odeur faible de la menthe)
    Rôle :
    Data Scientist
    Réalisation :
    • Etude et analyse des limites des approches de machine learning existantes
    • Proposition de nouvelles approches améliorées de machine learning
    • Implémentation des méthodes proposées en C# et en Java
    • Tests et validation de l’efficacité des approches implémentées
    • Publication des méthodes implémentées dans revues spécialisées dans l’intelligence artificielle et dans le machine learning de renommé nationale (RNTI) et internationale (Springer et IEEE) :
    Rédactions/Publications scientifiques par rapport aux Systèmes de recommandation
    ********.1007/978-3-319-59647-1_8
    ********.1007/s13748-017-0133-5
    Rédactions/Publications scientifiques par rapport à la Prédiction
    ********
    ********
    ********.php?inprocid=1002302

    Environnement Neo4J, Hadoop, C#.NET, Visual Studio, Java, Eclipse
  • Rôle : Data Engineer C# MVC.NET

    Soseltra
    Jan 2014 - Jan 2014

    Synthèse :
    Plateforme pour un réseau social professionnel
    Réalisation :
    • Définition des besoins avec la MOA
    • Conception UML
    • Développement de la plateforme de planification, d’affectation, et de suivi des tâches
    • Intégration de la partie publication de difficultés techniques, et des tutoriels de solution
    • Intégration de la partie publication, commentaires, et messages dans la plateforme

    Environnement Visual Studio 2012, C#, MVC.NET, Javascript, Jquery, Ajax, Entity Framework, LINQ, SqlServer 2008, agile (scrum)
  • Rôle : Data Engineer C# MVC.NET

    Infotram
    Jan 2013 - Jan 2013

    Synthèse :
    Plateforme de gestion de flux et d’efficacité de travail
    Réalisation :
    • Définition des besoins avec la MOA
    • Conception UML
    • Développement de l’application de gestion de pointages, de temps de travail, et des heures supplémentaires
    • Intégration de la partie demande d’absences, de congé, et gestion du crédit de congé

    Environnement Visual Studio 2010, C#, MVC.NET, Javascript, Jquery, Ajax, LINQ, SqlServer 2008
  • Munisys
    Jan 2013 - Jan 2013

    Synthèse :
    Conception et mise en place du datawarehouse et repoting
    Rôle :
    Data Engineer BI
    Réalisation :
    • Définition des besoins avec la MOA
    • Rédaction de document de sélection et de calcul des indicateurs de qualité
    • Conception du datawarehouse
    • Développement des packages SSIS d’extraction et chargement de données, des packages SSAS de génération de cules multidimensionnels, et des tableaux de bord
    • Automatisation des tâches d’extraction de données et de mises à jour des cubes multidimensionnels

    Environnement Visual Studio 2010, SqlServer 2008, agile scrum
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