À propos de Askia
Avec plus de 10 ans d'expérience en tant que chargé d'étude puis Data Scientist, j'ai eu l'opportunité d'accompagner des grands comptes sur des problématiques marketing/industrielles/digitales/risques dans différents secteurs (E-commerce, Energie, Banque,Industrie, Tourisme, Telecom, Energie).
Soucieux de la réussite de mes missions, j'ai à cœur de comprendre les enjeux business de mes clients.
Concrètement je suis capable de :
• Me servir des plateformes de cloud computing (AWS, Azure, GCP)
• Évoluer sur les principaux frameworks Big Data (Hadoop, Spark)
• Faire appel aux librairies de machine learning et/ou deep learning les plus
appropriées (Scikit learn, Xgboost, Keras, Tensorflow)
• Produire du code Python/R propre et documenté
• Déployer en production des algorithmes
• Intégrer mon travail via des logiciels de gestion de versions (git)
• Restituer des recommandations à travers des outils de visualisations/BI
Enthousiaste et flexible, je sais m'intégrer rapidement et insuffler une dynamique positive :)
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- ENGIE DigitalData Scientistnovembre 2020 - janvier 2024 (3 ans et 2 mois)Paris, FranceRéalisations : Mise en place de modèles de maintenance prédictive. R&D, Implémentation et déploiement de modèles de machine learning pour des équipement de centrales de traitement d'air (réfrigération/chauffage de building, data-center, centres-commerciaux). 1. Recherche et Développement :- Conception et création de prototypes d'algorithmes de maintenance prédictive.- Utilisation de méthodologies de recherche et développement pour explorer et tester différentes approches. 2. Développement Logiciel (Python) :- Programmation en Python pour le développement du prototype.- Intégration du pipeline à la librairie de data science dédiée. 3. Déploiement en Production :- Gestion du déploiement des modèles en environnement de production. 4. Gestion du Cycle de Vie des Modèles :- Mise en place de processus de réentrainement automatique des modèles.- Détection de drift pour assurer la qualité continue des prédictions.- Surveillance et suivi des performances des modèles déployés. 5. Interaction Utilisateurs :- Recueil du besoin utilisateurs en maintenance prédictive.- Adaptation des modèles en fonction des retours utilisateurs pour amélioration continue.
- FoodChériLead Data Scientistfévrier 2020 - novembre 2020 (9 mois)Paris, France
- Viseo[KEOLIS] Consultant Data Scientist / Engineerdécembre 2019 - février 2020 (2 mois)Contexte : Production de prévision d'affluence dans les bus pour plusieurs lignes du réseau Goussainville. Recueil des besoins métiers, suivi de projet, développement python. Réalisations : Mise en place d'une infrastructure cloud, développement d'un algorithme de machine learning et mise en production d'une API à destination des sites web et panneaux en station. Environnement technique : Python, Spark, Azure Devops, Azure Data Factory, Azure Machine learning, Azure datalake gen2, Azure data bricks
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Formations
- Master Statistiques, Data mining, Econométrie, MarketingUniversité de Montpellier2012Master Data mining, Data mining Statistiques, Econométrie, Marketing
- Licence en sciences economiques, mention économétrie, Économétrie et économie quantitative, Economie, Statistiquesufr sciences economiques - université de montpellier 12009Licence en sciences economiques, mention économétrie, Économétrie et économie quantitative, Economie, Statistiques