À propos de Fayçal
Ingénieur Data Engineer/Data Scientist/Data Analyst, ayant une solide expérience en data science, machine learning, deep learning, conception et mise en production de pipelines de prédiction, de parsing, de classification, de normalisation et en Data Scraping, Data analyse, Data Viz, Data Wrangling/Cleaning.
Je maitrise parfaitement les langages Python/Pandas, SQL, Pytorch, TensorFlow/Keras, Sklearn, NLP Flair, Transformers, Scrapy, Scrapy-splash, Power BI, GoogleAds API, Retool, Google Looker Studio, Azure, GCP, API , GoogleAds API, FastAPI, PostgreSQL, RabbitMQ ...
Diplômé de l’Ecole Polytechnique de Paris, j’ai poursuivi une longue carrière de Chef de projets en Système d’Information et en mise en place d’ERP.
Ma passion pour l’IA, le Machine Learning, la Data Science, la Data Engineer, la Data Analyse et les mathématiques appliquées, m’ont poussé à suivre un Master en Data Science/IA de Paris-Dauphine, que j’ai eu avec mention en 2021.
Chercheur et Consultant dans l’âme, je prépare la data en tant que Data Engineer, ensuite j’essaye de faire parler la data en la mettant au service des besoins et des objectifs des clients en faisant appel à mes différentes casquettes de Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst ou de Consultant SI/BI/BD.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- XtramileData ScientistEDITION DE LOGICIELSaoût 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 10 mois)Paris, France
- Conception et développement d’un important projet de BI, ETL :
Data : clics, conversions, coûts, CTR, CPC, CPA ... des offres d’emploi aux niveaux des jobboards et canaux via API, web, scraping, emails …Dashboards, Reports et recommandations.(Azure, PowerBI, Dax, Power Query, Looker Studio, API, Retool, Javascript, SQL, Postgresql)- Conception, développement d’un pipeline et d’un modèle de classification / normalisation d’offres d’emploi par métier.
Mise au point d’un référentiel des métiers (basé sur ROME 4) pour les offres d’emploi : exhaustif, représentatif ... Constitution d’un dataset labellisé d’offres d’emploi (par web scrapping , api, générées par chatgpt api).Elaboration par entrainement d’un modèle de classification automatique en utilisant Flair NLP, Pytorch, Transformers, deep learning, RabbitMQ.- Conception, développement d’un pipeline et d’un modèle de parsing d’offres d’emploi par étiquetage de séquence
NER : Named Entity Recognition). Flair NLP : sequence labeling.- Détermination d’un référentiel des métiers pour les offres d’emploi,
constitution d’un dataset (scrapping) labellisé d’offres d’emploi etmise en place d’un modèle de classification automatique des offresd’emploi par métier.- Etat de l’art en matière d’embedding,NLP, Transformers et maitrise
des framework FlairNLP, SpaCy- Scrapping de données de performance (Google Ads API, APIs, Hidden API, Scrapy, Scrapy-splash, Gerapy, Crawlab).
- Université Paris Dauphine PSLEnseignant en Master M2 et M1 à l’Université de Paris Dauphine PSL : Big Data et Intelligence artificielleEDUCATION & E-LEARNINGjanvier 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 5 mois)Tunis, TunisieCours NLP, Pytorch, Transformers , Deep Learning,Generative AI, Sentence Similarity ...Cours Projet de Machine Learning : Système deRecommandation, Scoring, XGBoost, Logistic Regression,SVM ...Spark, PySpark, Scala
- Groupe Suisse : Business Koncept - Tunis-GenèveDirecteur de projets ERP / Data, Consultant MOA, Data AnalystEDITION DE LOGICIELSjuin 2013 - juillet 2021 (8 ans et 2 mois)Tunis, TunisieProjets :Finances / Comptabilité Générale / Comptabilité Analytique et BudgétaireGestion des Salaires / Gestion des temps d’activité / Gestions des RessourcesGestion Commerciale, Billetterie, gestion des achats,CRMGestion d’entrepôts, Gestion de stocksGestion de la Production, Supply Chain
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Formations
- Master 2 IASD : Intelligence artificielle, Systèmes, Sciences des donnéesUniversité de Paris Dauphine2021IA, Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcment Learning, Computer Vision. Optimization for Machine Learning, ML for Big Data ... Data Wrangling, Data Cleaning, Data Streaming. • Projets : o Challenge Deep Learning sur la plateforme ZINDI (Python, Keras), Embedding, NLP https://zindi.africa/competitions/instadeep-enzyme-classification-challenge/leaderboard Classement parmi les 15 premiers. o Competition Kaggle : Plant Pathology 2021, Computer Vision (Python, TensorFlow/Keras, Pytorch/Fastai, Transfer Learning: ResNet, InceptionResNet, MobileNet, EfficientNet): https://www.kaggle.com/c/plant-pathology-2021-fgvc8 https://github.com/faycal2011/Deep-Learning-Computer-Vision o Projet deep learning , images segmentation : modèle U-Net o Deep Q-learning (projet d’apprentissage par renforcement, Python) o Classificateur et Réseaux Bayésiens o Saturation par inférence (projet Python pour le web de données). o Projet Big Data CCF : Spark, PySpark, Scala, Databricks , MapReduce. o Projet de Data Science : Tesla Stock Price Prediction (Python, CRISP-DM, LSTM, ARIMA). o Projet Big Data: K-means en Scala, Spark, Dtabricks, Python. o Projet : Monte Carlo Tree Serach (MCTS) , Pyhon o Projet Deep Learning : NLP, Python, ,Keras o Mini-Projet Langage R (analyse des associations entre variables catégoriques).
- Diplôme d'IngénieurEcole Polytechnique de Paris1983
Certifications
- Microsoft Certified: Azure FundamentalsMicrosoft2024