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Adham Bouzidi

data scientist full stack / développeur web

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Adham.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
Préfèrerait :
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Automobile
  • Banque & assurances
  • BTP & construction
  • Culture
+26 autres
Préfèrerait éviter:
Education & e-learning
Taille d'entreprise
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes

Vérifications

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Langues

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Catégories

Compétences (44)

  • BigData
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Frameworks
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé
  • Débutant Intermédiaire Confirmé

Adham en quelques mots

La Data Science représente pour moi, une vraie passion pluridisciplinaire (Mathématiques, intelligence artificielle, programmation d'algorithmes de Machine Learning et Deep Learning, développement d'applications Web de Data Visualization, IoT, API…).

Immergé dans ce domaine depuis plus de 5 ans, je mène des projets de Data Science de bout en bout en conduisant les différentes étapes de leur cycle de vie:
- Extraction de données à partir des environnements Big Data (Hadoop, SAS, AWS, Azure...).
- Préparation, normalisation et nettoyage de données.
- Traitement et enrichissement de données (Open Data et Data scrapping).
- Développement des applications Web de Data Visualization.
- Modélisation et développement de solutions Machine Learning / Deep Learning / Computer Vision / NLP / Text Mining.
- Intégration, industrialisation et mise en production du modèle développé dans un environnement de Data Factory / Cycle DEVOPS.

Concernant mon parcours scolaire, Je suis passé par les classes préparatoires aux grandes écoles d'ingénieur MP* (Maths/Physique) avec une année de préparation en tant que candidat libre. A la suite de cette année en autodidacte, j'ai réussi le concours Mines-Ponts. J'ai pu, ainsi, intégrer l'Institut Mines-Télécom Atlantique (Télécom Bretagne + École des Mines de Nantes), où je me suis spécialisé dans les technologies de l'information et la science de données.

Je possède également des compétences en développement Web (Java Script, HTML, CSS, Django, Flask, Node.js ...) et en développement d'applications mobiles (Dart, Flutter, Firebase) que j'aimerais bien mettre à profit dans des projets Data. Mon champ de compétences comprend aussi l'automatisation des outils métiers en Visual Basic.

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Expériences

Projet Start-up de messagerie C to C

Logistique & Supply Chain

Associé & Développeur WEB / Mobile

Paris, France

janvier 2022 - Aujourd'hui (4 mois)

- Développement d'un projet Start-up de messagerie CtoC.
- Développement WEB / application mobile
- Recherche opérationnelle et développement de modèles Machine Learning pour l'optimisation du temps d'attente client / process de livraison.
Dart Flutter FireBase Analytics API REST FireBase Machine Learning Google Cloud Platform CSS FastAPI HTML FireBase Console GitHub Git JavaScript Apache Kafka MongoDB Multithreading back-end Front-end

Fly Over Hôtel

Voyage & tourisme

Développeur WEB

Nantes, France

juin 2016 - septembre 2016 (2 mois)

- Développement d’une application web permettant à des groupes hôteliers de digitaliser leurs services et proposer à leurs clients en temps réel les activités disponibles au sein de l’hôtel.
- Réalisation de maquettes et schémas workflow pour répondre aux exigences et spécifications du cahier de charges.
- Développement des interfaces et des fonctionnalités principales de l’application.
Développement web Développement Front-End Développement Back-End

Mitsubishi Bank

Banque & assurances

Data Scientist Junior

Tokyo, Japon

avril 2017 - octobre 2017 (6 mois)

- Segmentation clients et Marketing ciblé.
- Gestion des risques et prédiction de la défaillance de crédit.
- Data Mining et analyse des données bancaires clients.
• Techniques utilisées : Méthodes de régression (multiple et polynomiale) et de
classification(SVM-Decision Tree-Random Forest-Neural Networks-Gradient Boosting).
Data science R Machine learning Deep Learning Scikit-learn keras

EDF Commerce - Groupe EDF

Energie

Data Scientist Junior

Paris, France

février 2018 - janvier 2019 (11 mois)

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Formations

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