À propos de Jabeur
Data scientist spécialisé en machine learning et l'analyse des données. Compétences approfondies en programmation python et algorithmes de deep learning. Grâce à une solide maîtrise de la modélisation statistique et des outils d'IA, je m'engage avec passion à exploiter des méthodologies avancées pour découvrir des solutions innovantes dans le domaine de la science des données.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Datascientest.comData scientistE-COMMERCEdécembre 2023 - mars 2024 (4 mois)Paris, FranceMesure satisfaction des clients CDiscountExtraire de l’information de commentaires pour prédire la satisfaction d’un client et identifier les entités importantes d’un message (problème de livraison, article défectueux…).
- Scrapping, pre-processing et exploration des données
- Prétraitement textuelle des commentaires (expressions régulières, filtrage linguistique / grammatical des commentaires...)
- Implémentation et mesures de performances de plusieurs modèles de Machine learning pour prédire la note du client en multi-classification et en classification binaire
- Implémentation et mesures de performances de modèles de Deep learning pour prédire la note du client et comparaison avec les modèles de Machine learning
- Recherche et extraction de topics à partir des commentaires clients (Latent Dirichlet Allocation)
- Présentation à un jury avec de Streamlit
- FludiaData scientistENERGIEjanvier 2019 - septembre 2023 (4 ans et 8 mois)• Définition des stratégies et mise en place des pipelines de nettoyage etd'harmonisation des données.• Prévision et détection d'anomalies dans des séries temporelles de courbes decharge électrique (ARIMA, K-means, PCA).• Développement d’un modèle deep learning de détection d’appareils dans descourbes de charge électrique.• Entraînement d’un réseau de neurones convolutif avec Keras et Tensorflow pour laclassification d’images (>100k) issues de compteurs gaz pour estimer l'énergieconsommée (précision> 99%).
- FludiaChercheur développeur en IAENERGIEoctobre 2013 - décembre 2018 (5 ans et 3 mois)Suresnes, France• Développement de scripts pour la création des bases de données et l'insertion desdonnées.• Optimisation d'un algorithme d'échantillonnage (Markov Chain Monte Carlo) pourestimer l’énergie consommée des différents appareils d'une maison (diminutiondu temps de traitement de 90%).• Clustering d'évènements dans une courbe de charge électrique pour détecter lesappareils périodiques les plus fréquents (FFT) et estimer leurs énergies.• Développement d'un algorithme de décision pour choisir la meilleur simulation duchauffage d'une maison.
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Formations
- Master Intelligence artificielle distribuéeUniversité Paris Descartes2013
- Data scientistCertificat des Mines ParisTech PSL chez Datascientest2024
Certifications
- Data ScientistMines Paris PSL2024