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Aness Hussein

trader, data scientist et software developper

Peut se déplacer à Paris

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

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

Préférences

Durée de mission
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
Secteur d'activité
  • Banque & assurances
  • Biotechnologies
  • Centres de recherche
  • Cinéma & audiovisuel
  • Culture
+32 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

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Catégories

Compétences (45)

Aness en quelques mots

Diplome de l'ENSAE, et de UC Berkeley, je suis un Data Scientist, Machine Learning Software Developper et Expert Financier avec 10 ans d'experience. Je parle couramment Francais (native), Anglais (fluent), Arabe (native), et espagnol (intermediaire).

Plus d'infos: durant mon temps libre, jai code le back end et front end d'une application fintech sur iOS and android qui consiste en un reseau social integre a un screener financier. Vous pouvez backtest vos strategies de trading ainsi que trader de facon virtuelle. Je peux vous envoyer l'application via private invite link.

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Expériences

Criteo LTD - CRITEO

Edition de logiciels

Machine Learning Software Developper

Paris, France

février 2018 - janvier 2019 (11 mois)

Bank of America Merrill Lynch

Quantitative Strategist

London, United Kingdom

décembre 2018 - Aujourd'hui (3 ans et 5 mois)

Criteo - CRITEO

Data Scientist R&D (ML Software Engineer)

Paris Area, France

janvier 2018 - janvier 2019 (1 an)

- Running and improving a systematic ML strategy on ad Tech Real Time Bidding Markets, - Leveraged tens of TB of data stored daily, and one of the largest Hadoop clusters in Europe with close to 171 PB of storage and 42.000 cores, (very cool: visited the data center in person) - Implemented Feature Engineering selection tools: use of Khi2, Gini Information, Entropy, Fisher Information - Designed Optimization Metrics: LLH, Weighted LLHCmpVN and budget related metrics - Rolling out Strategy to Prod: Statistical Significance Testing and Bootstrapping for A/B test confidence interval FRAMEWORK: LINUX, Mac OS, Jupyter, pyCharm (+all shortcuts), Hadoop, Spark, JIRA, GitHub PROGRAMMING: Python / Slang (Advanced), C++ (Intermediate), Scala (Basic) – Cherry MX Brown Python Packages: Pandas, Sklearn, Seaborn, Numpy, ipywidgets, Tensorflow, Datetime, PySpark

Societe Generale Corporate and Investment Banking - SGCIB - Société Générale

US/Latam Equity MSCI Index Derivatives and FICC Sales / Trader

Greater New York City Area

avril 2016 - août 2017 (1 an et 4 mois)

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Formations

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