À propos de Esso-Ridah
AI Science
Expert dans le développement méthodologique d’algorithmes d’IA selon les projets stratégiques et commerciales orientés vers les solutions aux problèmes applicatifs réels.
Exemple: Application de prédiction à J+3 de risque de présence et d'allergie au pollens dans l'air en France, de suivie d'activité de personne en perte d'autonomie dans les habitations.
ML Ops Engineering
Ingénieur Amazon Web Service pour la conceptualisation et la construction de pipeline de processing efficace de données par entraînement, test et déploiement de modèles de haute qualité en production capable de fonctionner à l'échelle.
Recherche & innovation
Chercheur en développement et innovation méthodologiques et algorithmiques dans l'exploitation des données environnementales asymétriques, à inflation de zéros et à queues lourdes issues des réseaux de capteurs en temps réel. Algorithmes de prévention de risque (vulnérabilité et allergie au pollen) construits pour les entreprises.
Enseignement & MENTORAT
Assistant à l’université des TP aux cours de Machine Learning, formateur et mentor sur des projets académiques d'apprentissage automatique des étudiants du master en statistiques de l'Université de Rennes 1
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km), France (jusqu’à 50 km), Nantes (jusqu’à 50 km)
Expériences
- CEVIngénieur Machine Learning, Data ScientistAGENCE & SSIIseptembre 2017 - novembre 2018 (1 an et 2 mois)Saint-Lô, FranceMissions de machine learning (apprentissage supervisé et non supervisé, data mining, text mining...) pour les clients grands comptes tels que Total, Logis, DAlbe.
- Caisse épargneData scientistBANQUE & ASSURANCESmai 2017 - septembre 2017 (4 mois)Rennes, FranceCollecte, exploitation et mise en qualité des données ( Déduplication, statistiques descriptives, complètement de données ...)Constitution de la dataset d'analyse (ACP, ACM, Régression Lasso...)Élaboration et validation des modèles statistiques (apprentissage supervisé et non supervisé )Documentation (rapport d'aide de prise décision ), présentation mise en œuvre des résultats.
- JanasenseData Scientit DoctorantSANTÉ & BIEN-ÊTREnovembre 2018 - août 2020 (1 an et 8 mois)Orléans, FranceChargé Compression de flux de données en streamingCompression de flux données en Stream : développement d’un algorithme de compression de flux de données en Stream par la propagation dynamique basé sur une approximation linéaire par morceaux et un critère de complexité (minimum description length).Workshop : présentation d’un exposé à la journée FDST du 12/09/2019 à Telecom ParisTech sur le thème « apprentissage sur flux de données et série temporelles »Chargé de construction d’algorithmes de MLDétection automatique d’activités humaines : développement d’algorithmes de machine Learning et Deep Learning pour détecter automatiquement les activités telles que la douche, repas etc. des personnes dans leurs logements.
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Formations
- Ph.D (Doctorat)Université de Brétagne Sud2023Docteur, mention Informatique spécialisé dans la Data & AI Science
- MasterUniversité de Rennes12016Statistiques Économétrie Prévision Risque et Marché