À propos de Ahmed
Senior Data Scientist | ML Engineer | NLP & Generative AI Engineer
Je suis un leader technique et un stratège analytique, avec une solide expertise en science des données, apprentissage automatique et intelligence artificielle générative. Mon approche englobe la gestion complète des projets, de leur conception initiale à leur industrialisation, jusqu'au monitoring continu des solutions déployées.
Avec une expérience avérée en gestion de projets de bout en bout, j'assure la conception, le développement et la gestion de l'infrastructure de données, garantissant ainsi la disponibilité, la fiabilité et la performance des pipelines de données. Mon objectif est de soutenir les besoins en analyse et en prise de décision de l'entreprise tout en assurant une transition fluide de la phase de développement à celle de production.
En tant que mentor, je guide les membres plus juniors de l'équipe, en les aidant à développer leurs compétences tout en favorisant une collaboration interfonctionnelle pour atteindre l'excellence opérationnelle et stratégique.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Data Impact by NielsenIQSenior Data Scientist | ML engineer | NLP & Generative AI engineermars 2019 - Aujourd'hui (7 ans et 3 mois)Île-de-France, France
- Extraction, Nettoyage des Données, Analyse et Modélisation
- Création de modèles prédictifs et d'analyse des sentiments pour extraire des informations pertinentes des avis en ligne.
- Développement de systèmes de recommandations pour améliorer la visibilité des clients sur les sites de vente Retail.
- Conception de modèles utilisant des valeurs SHAP pour analyser les facteurs influençant les ventes, comparer les performances avec celles des concurrents, et fournir des explications détaillées sur les contributions des différentes caractéristiques aux prédictions.
- Utilisation de L' API chatgpt Pour optimiser les titres et descriptions de produits, en assurant leur cohérence avec les valeurs idéales définies par l'outil interne de search optimizers .
- Mise en place d'un système pour détecter les divergences dans la description des produits entre les clients et les retailers.
- Développement d'un modèle pour automatiser le nettoyage des données, faciliter la catégorisation des nouveaux produits et identifier les produits similaires dans la base de données en fonction des étiquettes des produits.
- Développement d'un modèle pour aider l'équipe opérationnelle à nettoyer les produits plus rapidement en suggérant des correspondances. Le modèle prédit les meilleures références de produits existants en se basant sur les étiquettes des produits.
- Création d'un dashboard pour le suivi des données d'entrée du modèle et de l'exactitude du modèle d'estimation de la part de marché des produits sur Amazon.
- Surveillance de la performance du modèle, aide à l'industrialisation du projet et intervention en cas d'erreurs, de bugs et de retours clients.
- Industrialisation des projets MLet mise en place de systèmes de monitoring.
- Interprétation et communication des résultats, collaboration étroite avec les Product owners, encadrement des stagiaires et organisation de sessions de code review.
- Gestion de projets et création de dashboards pour l'équipe sales.
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