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Yohann Hako Moukam

data scientist spark / python

En télétravail depuis Lyon

  • 45.7532
  • 4.827
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Yohann.
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Localisation et déplacement

Localisation
Lyon, France
Télétravail
Effectue ses missions majoritairement à distance

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (13)

Yohann en quelques mots

Data Scientist depuis plus de 3 ans, j'interviens dans votre entreprise pour vous aider à résoudre vos problématiques liées à l'IA.

Mes expériences dans des domaines divers (E-commerce, Produit SaaS, clients indépendants) m'ont permis de développer une expertise sur les différentes étapes d'un projet Data Science, de la définition du problème après une analyse/extraction des données à l'industrialisation du modèle final.

Mes compétences sont :

Machine Learning / Deep Learning : Pandas, Scikit-Learn, Keras, Tensorflow
Data Processing, ETL : Apache Spark, Apache Kafka
OOP : Java, Scala, Python
NoSQL : Elasticsearch

N'hésitez pas à me contacter pour vos projets.

Expériences

Kelkoo

E-commerce

Data Scientist

Grenoble, France

mars 2016 - février 2018 (1 an et 11 mois)

Equipe de 4 personnes dont l’objectif est de répondre aux problématiques du e-commerce par des solutions de Machine Learning/Deep Learning.

- Optimisation de la répartition du trafic selon les sites et marchands partenaires.

- Génération Automatique de mots clés afin d’optimiser les stratégies de réferencement payant.

- Reconnaissance d’entités nommées (marques, produits, caractéristiques) via des réseaux de neuronesrécurrents sur les offres.

- Détection d'anomalies pour identifier les clics frauduleux.

Wuha

Edition de logiciels

Data Scientist

Lyon, France

mars 2018 - Aujourd'hui (3 ans et 10 mois)

Startup lyonnaise dont l’objectif est de proposer aux utilisateurs une solution de recherche multi-sources(mails, systèmes de fichiers) sur leur données personnelles. Le moteur de recherche est basé sur Elasticsearch.

Au sein d’une équipe Data Science de 4 membres, dans l’optique de comprendre davantage la requête utilisateur et d’améliorer la pertinence des résultats, les missions ont été les suivantes :

- Mise en place de la détection de dates via le pour permettre à un utilisateur d’effectuer des requêtes temporelles (ex: "Facture du mois dernier").

- Détection automatique de document types (CV, facture...) grâce à la librairie ML de Spark

- Création d’un modèle de détection d’entités nommées pour les noms de personnes et d’entreprise, et exportation du modèle via Tensorflow Serving

- Développement d’un outil de test de non regression sur Elasticsearch (back-end Node.js, front-end en React avec sauvegarde des tests dans une base MongoDB)

2 recommandations externes

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Formations