Description

Bonjour 👋

Je suis un data scientist avec 4 ans d'expérience, détenteur d'un master à double compétence en mathématiques et informatique. Mes expertises résident dans le domaine du machine learning, du data engineering et du MLOps, particulièrement sur le cloud.

Mes réalisations comprennent :

La conception et le déploiement de modèles de machine learning de pointe dans des environnements Cloud.

L'optimisation de pipelines (performances/coûts) pour le traitement de données.

La mise en œuvre d'innovations et d'automatisations dans des applications d'intelligence artificielle, avec une focalisation sur les applications réelles.

Je suis passionné par l'innovation et les défis technologiques, et je m'investis pleinement dans chaque projet pour garantir des résultats de qualité supérieure.

Ma formation et mes certifications (GCP Data Engineer et AWS Machine Learning Specialty) attestent de mes compétences techniques.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

LexisNexis
Data Scientist - NLP Consultant
décembre 2021 - avril 2024 (2 ans et 4 mois)
Paris, France
Data Science mission :
- Gathered, cleaned, and analyzed data essential for Natural Language Processing (NLP) projects, ensuring the quality and relevance of the datasets utilized.
- Designed and developed a Question-Answering model based on Retrieval Augmented Generation (RAG) using proprietary data, significantly enhancing the accuracy of responses generated by Language Model (LM).
- Implemented a cross encoder that significantly boosted the performance of RAG.
- Developed cutting-edge NLP models for document classification.
- Created NER (Named Entity Recognition), clustering, topic modeling, and embeddings models.
- Designed and implemented NLP models to predict similarity scores between documents.
- Collaborated closely with the Product team to devise and implement solutions catering to specific business needs. MLops mission :
- Led the transition from an on-premise codebase to integration within an AWS-hosted MLOps architecture leveraging MLflow, ZenML, Docker, Kubernetes, and Jenkins.
- Established automated training pipelines and batch prediction pipelines using Sagemaker, Batch Transform, and Endpoint.
- Contributed to deployment process optimization through microservices oriented architecture utilizing FastAPI and Streamlit, along with comprehensive automation.
- Optimized costs by selecting and utilizing appropriate machine types for each workflow, enabling efficient cloud resource utilization while maintaining optimal performance.
- Conducted advanced fine-tuning of Language Models on the Sagemaker platform, harnessing multi-GPU computing power to optimize model performance.
StarCLay
Data Scientist
novembre 2021 - avril 2024 (2 ans et 5 mois)
Paris, France
Sports Data Streaks
Data Engineer
avril 2021 - octobre 2021 (6 mois)
Strasbourg, France

- Gathering data through various APIs.
- Designing a data storage architecture on the Google Cloud Platform (GCP).
- Developing ETL pipelines to extract, transform, and load real-time data from multiple sources using tools such as Pub/Sub, Cloud Composer, Cloud Functions, and Airflow.
- Implementing parallel statistical computations for data analysis purposes.