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Aymen Jaffry

data scientist, ml engineer, harvard / centrale

Paris, France

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Aymen en quelques mots

Bonjour,

Je suis data scientist depuis plus de 5 ans et suis actuellement disponible pour vos projets de toutes sortes :
- Implémentation de systèmes de production de A à Z (en m'adaptant à vos technologies)
- Machine/Deep Learning pour l'optimisation de Revenus
- Réalisation d'études statistiques
- Automatisation de reporting
- Systèmes de Recommendation

Mes compétences:
- Langages de Programmation : Java, Python, Spark, Hadoop, C++
- Librairies : sklearn (scikit-learn), Pandas, Tensorflow, Torch, MLLib, Vowpal Wabbit, NLTK, Libffm, Gensim
- Autres softwares : SQL (Mysql / SqlServer), noSQL, Microsoft Office, Github, JIRA

Mes expériences professionnelles m'ont permis d'acquérir une expertise dans les domaines du marketing programmatique, des places des marché internet (e-commerce ou autre) ainsi que dans la finance.

Suite à mon diplôme d'ingénieur à Centrale Paris, j'ai suivi un master de Machine Learning à Harvard afin de me spécialiser dans ce domaine.

Je m'adapte à toutes les technologies, n'hésitez pas à me contacter si vous avez la moindre question.

Expériences

janvier 2016 - décembre 2018 | Paris, France

High tech

Yieldmo

Data Science Consultant

- Prédiction de Taux de Click: J'ai augmenté le taux de click moyen en utilisant les modèles "d'Online Learning" qui s'adaptent parfaitement aux situations de big data avec de faible taux de succès (<1%)
Techniques Utilisées: Java, Python, Online Logistic Regression, Hashing, Apprentissage Multi-Task
juin 2014 - janvier 2016 | New York, États-Unis d'Amérique

Presse & médias

Yieldmo

Data Scientist - Ad-serving

Les principaux projets sur lesquels j'ai travaillé

- Conception d'une plateforme de tests AB : cette plateforme nous a permis de mettre des centaines de tests AB en parallèles en production tout en garantissant que la meilleure version sera choisie après la période d'apprentissage. Les coûts de mise en place du test et de sélection de la meilleure version ont été réduits de plus de 30%.
Techniques Utilisées : Statistique Bayésienne, Thompson Sampling, Java Python

- Recommendation d'encarts publicitaires à destination de nos managers de campagne, afin de les aider à résoudre le problème : "sur quels encarts dois-je placer une nouvelle publicité sur laquelle je n'ai aucune information afin de maximiser son taux de conversion ?"
Techniques Utilisées : Collaborative Filtering, Java, Python
décembre 2013 - juin 2014 | Boston, États-Unis d'Amérique

Conseil & audit

Catalant

Premier Data Scientist

Stage faisant partie de mon cursus à Harvard dans les premiers mois d'une startup à succès. Catalant permet aux entreprises de trouver des étudiants en MBA spécialisés dans certains domaines afin de réaliser des missions courtes. J'ai implémenté de A à Z la première version d'un moteur de recommendation permettant de matcher les étudiants aux entreprises en utilisant des algorithmes collaboratifs (Machines de Factorisation, Collaborative Filtering).
septembre 2011 - avril 2012 | Paris, France

E-commerce

1000Mercis

Consultant (Temps partiel) en Analyse Statistique

Recommandations externes

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Langues

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