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Résumé d'expériences de Raoui,
freelance JUPYTER habitant Paris (75)

• Senior Data Consultant Freelance, remotely

  Vidal Group (Leader mondial d’intelligence médicale)
  Jan 2021 - aujourd'hui

  Projet Ordo-Scan
  Conception, Développement et déploiement d’une API pour l’extraction et la structuration des données d’ordonnances
  Réalisations :
  ✓ Co-Prototypage et validation d’un ensemble de multi-classifieurs déterminant la classe d’une entrée médicale
  ✓ Conception d’un module de reconnaissance des médicaments avec des mesures de similarités composées
  ✓ Validation d’un modèle NER pour l’extraction d’entités pertinentes (dose, durée, …) à partir d’une posologie
  ✓ Orchestration des 3 modules en REST API pour l’extraction & la structuration d’informations des ordonnances

  Environnement Technique : Python, GCP, BigQuery, Fastapi, GitHub, Phoenix, VS Code, Jupyter, Streamlit Equipe : PO, ingénieur data, data scientist, expert fonctionnel

• Core Data Analyste CDI,

  Orange Group (Leader européen des télécommunications)
  Jan 2018 - Jan 2021

  Projet Churn-ML
  Conception, Développement et déploiement d’une solution de prédiction de churn pour le département marketing
  Réalisations :
  ✓ Amélioration de la qualité des datamarts analytiques (fichiers manquants, fiabilité data, réconciliation)
  ✓ Automatisation de l’extraction et le nettoyage des données de plus de 4Mln abonnés et 30 variables clés
  ✓ Co-Prototypage d’un ensemble de classifieurs pour le churn prépayé mobile et validation du classifieur final
  ✓ Déploiement du classifieur prédisant 83% des churners et d’un model non supervisé identifiant les raisons

  Environnement Technique : Python, GCP, BigQuery, PostgreSQL, Airflow, Hive, Streamlit, Gitlab, Jupyter, VS code Equipe : ingénieur BI, ingénieur data, data scientist, expert technico-fonctionnelle

• Core data scientiste

  Orange Tunis, Tunisie
  Jan 2018 - aujourd'hui

  Conception, mise en production, monitoring et mise à jour de solutions analytiques de haute complexité notamment :
  Solution Churn :
   Amélioration de la qualité des datamarts analytiques (fichiers manquants, fiabilité data, réconciliation)
   Automatisation de l’extraction et le nettoyage des données de plus de 4Mln abonnés et 30 variables clés
   Prototypage d’un ensemble de classifieurs pour le churn prépayé mobile et validation du classifieur final
   Déploiement du classifieur prédisant 83% des churners et d’un model non supervisé identifiant les raisons
  Solution Business monitoring :
   Révision et évaluation avec l’équipe front office du système de récompense d’Orange retail stores
   Clustering d’Orange retail stores en se basant sur la performance, la quantité et la qualité de ventes
   Conception d’une nouvelle métrique évaluant chaque retailer et amélioration du système de récompense
  Projet Covid19 (en collaboration avec l’observatoire national des maladies nouvelles et émergentes) :
   Conception d’un data-warehouse analytique traçant le trafic d’appels vers SAMU pendant le confinement
   Traçage d’abonnés avec un taux de trafic vers SAMU élevé et reporting à l’observatoire
   Prototypage d’un classifieur des porteurs du covid19 basé sur le comportement telco pour l’observatoire

• Ingénieur Machine Learning

  SNCF-LGI2A Lille, France
  Jan 2017 - Jan 2018

   Evaluation de l’algorithme d’apprentissage des variables d’un simulateur de transportation multimodale
   Implémentation d’un banc de test de classification avec 8 modèles supervisés standard de classification
   Introduction et prototypage d’un classifieur basé sur la théorie d’évidence et validation contre le banc de test
   Ré-Optimisation et monitoring du classifieur final contre le système de classification existant en production
   Mise en production réussie du nouveau système de classification remplaçant l’existant : AUC perf 74% à 78%

• Stagiaire Machine Learning

  SNCF-LGI2A Lille, France
  Jan 2017 - Jan 2017

   Clustering et extraction de segments de références d’une base de données théorique de simulations de trajets
   Clustering d’une base de données expérimentale et réduction de la taille des clusters résultants
   Identification et interprétation réussie de toutes les classes résultantes du clustering

• Stagiaire Data Science

  Banque de Tunisie Tunis, Tunisie
  Jan 2016 - Jan 2016

   Mise en place avec l’équipe crédit d’un ensemble de variables pour la prédiction des scores de crédit
   Construction, tuning et optimisation d’un modèle supervisé de prédiction des scores de crédits
   Création d’un système de validation interne pour le modèle conçu basé sur un système de validation existant

• Amen Banque Tunis, Tunisie

  Stagiaire Data Analyste
  Jan 2015 - Jan 2015

   Documentation du besoin commercial d’un outil d’estimation de performance des agences bancaires
   Co-développement d’une application de bureau pour répondre à ce besoin
   Augmentation de la précision de l’estimation commerciale de près de 0.125%

• aujourd'hui

  Solution Business Monitoring
  Révision et mise à jour avec l’équipe front office du système de récompense des orange retail stores
  Réalisations :
  ✓ Recueil, analyse et étude des besoins fonctionnels et diagnostique de la qualité des données
  ✓ Segmentation d’Orange retail stores en se basant sur la performance, la quantité et la qualité de ventes
  ✓ Conception d’une nouvelle métrique évaluant chaque retailer et amélioration du système de récompense
  ✓ Test, Validation et déploiement de la nouvelle métrique en prod

  Environnement Technique : Python, GCP, BigQuery, Oracle, Jupyter Notebook, VS code, Gitlab

• ingénieur BI, ingénieur data, expert technico-fonctionnelle

  aujourd'hui

  Projet Covid-19
  Conception d’un module décisionnel axé sur le comportement Télco en collaboration avec le ministère de la santé
  Réalisations :
  ✓ Check de la qualité des données et ingénierie des KPIs adaptés des différents comportements clés
  ✓ Conception d’un DWH analytique traçant le trafic d’appels vers SAMU pendant le confinement national
  ✓ Automatisation du traçage d’abonnés avec un taux de trafic vers SAMU élevé et reporting à l’observatoire
  ✓ Prototypage d’un classifieur des porteurs du covid19 basé sur le comportement télécom pour l’observatoire

  Environnement Technique : Python, Hive, PostgreSQL, Airflow, Streamlit, Jupyter, VS code, Gitlab Equipe : ingénieur BI, data scientist, 2 biologistes