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Yohann Hako Moukam

data scientist spark / python

Lyon, France

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Déplacement
Effectue ses missions exclusivement en télétravail
Compétences
Recherche des missions en Spark, Elasticsearch, Machine learning, Deep Learning, Scala
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois

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

mars 2016 - février 2018 | Grenoble, France

E-commerce

Kelkoo

Data Scientist

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.
mars 2018 - Aujourd'hui | Lyon, France

Edition de logiciels

Wuha

Data Scientist

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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