Description

Je transforme vos données en modèles de décision et solutions IA réellement utilisables en production : scoring, détection d’anomalies, et LLM/RAG (recherche sémantique sur documentation interne).

Approche pragmatique orientée impact :

KPI → POC → validation métriques → industrialisation.

Ce que je réalise (livrables concrets)

Scoring & segmentation : churn, risque/fraude, lead scoring, priorisation, qualification (modèles + features + évaluation + interprétabilité).
Détection d’anomalies & monitoring : comportements atypiques, alerting, dérives, qualité de données (métriques + seuils + suivi).
LLM / RAG & NLP : recherche sémantique, extraction d’informations, classification, résumé, automatisation documentaire avec sources/citations.
Data visualisation / reporting : dashboards et reporting automatisé (selon vos outils).

Méthode de travail

Cadrage rapide (objectif + KPIs) → prototype fonctionnel → mesure (métriques) → recommandations → mise en production (tests, logs, doc, code versionné) + transfert aux équipes.

Stack : Python, SQL, pandas, scikit-learn, XGBoost, PyTorch/TensorFlow, FastAPI, Streamlit, LangChain/Langgraph.

Objectif : livrer des solutions robustes, compréhensibles et utilisées par vos équipes.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Espagnol
Capacité professionnelle limitée

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

TF1
Data Scientist
CINÉMA & AUDIOVISUEL
septembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)
92100 Boulogne-Billancourt, France
Contribution à l’ensemble du cycle de vie data science pour les équipes Ad Sales et B2C: collecte, préparation des données, modélisation, déploiement et monitoring.
Conception et optimisation de modèles ML/DL (systèmes de recommandation, vision par ordinateur, séries temporelles) avec Databricks, Azure, Snowflake et Cassandra.
Structuration, nettoyage et agrégation de sources de données hétérogènes (historique utilisateur, bases CRM, métadonnées) afin de traduire les besoins métier en solutions data.
Suivi des performances des modèles et détection de la dérive (drift) ; mise en place de contrôles et de reportings pour garantir la fiabilité des modèles dans le temps.
Microsoft Azure Cloud Python Deep Learning Recommender Systems Médias
Fund Channel - Amundi
Data Scientist
BANQUE & ASSURANCES
février 2025 - juillet 2025 (5 mois)
Luxembourg, Luxembourg
Développement et optimisation d’applications Python pour automatiser des processus financiers, réduisant les temps de traitement de 70 %.
Mise en place de pipelines CI/CD avec Jenkins pour automatiser les tests et les déploiements, avec un taux de réussite supérieur à 95 %.
Conception d’un workflow RAG (LangChain, FAISS, OpenAI) pour l’extraction d’informations et la synthèse, appliqué à plus de 1 000 pages de documents financiers.
Collaboration étroite avec les équipes métier pour traduire les enjeux en solutions techniques, via des cycles de retours itératifs.
Python SQL LLM RAG Finance

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

4.7

(3)

Baptiste Duhen

Fullstack developer

4.6

(4)

Amed Hamou

Senior Lead Developer

(2)

Audrey Champion

Web developer

4.3

(3)

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Ingénieur Centralien
Ecole Centrale Méditerranée
2026
Engineering Degree
Preparatory Classes for Engineering Schools – PCSI/PSI
Lycée du Parc des Loges
2023
Preparatory Classesfor Engineering Schools – PCSI/PSI

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Adel Belgroun

Data Scientist & AI Engineer | Python, ML, LLM

À propos de Adel

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