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Kais LaribiKL

Kais Laribi

Supermalter

Senior data scientist, ML engineer

800 €/jour
5 projets
Paris, FR
8-15 ans

Délai de réponse moyen : 2h

À propos de Kais

👨‍💼 Profil Professionnel

Data scientist / ML engineer avec +7 ans d'expérience, spécialisé dans le conseil en data. Au fil de ma carrière, j'ai collaboré sur divers projets et modèles ML à forte valeur ajoutée pour les entreprises (marketing, media, retail, e-commerce, santé,...), passant d'un POC à des produits industrialisés sur le cloud.

💼 Expérience et Compétences

En plus des compétences techniques et analytiques requises pour le métier de data scientist, j'ai développé un sens aigu du delivery produit en agile. Mon intérêt principal réside dans l'ingénierie, le MLOps et la scalabilité des projets data. Je partage régulièrement mes réflexions et travaux avec la communauté à travers des articles publiés sur Medium.

🔍 Exemples de projets
  • Data Science en Marketing et Publicité/E-commerce: Segmentation d'audience ou clientèle, scoring d'appétence, churn, LTV, Marketing mix modelling.
  • Time Series: Prédiction de volume d'audience, prédiction de stocks, gestion des innovations et rupture.
  • MLOps/Data Engineering: Déploiement en API à grande échelle et monitoring de modèles ML sur Kubernetes, mise en production de modèles et orchestration data via Airflow ou ArgoCD.
  • Analytics: Analyse de données comportementales sur BigQuery et restitution d'insights pour différentes équipes business dans le domaine du marketing et du tourisme.
  • Création de Dashboards Automatisés: Mise en place des pipelines de rafraîchissement de données ainsi que le front-end (Streamlit, looker, PowerBI).
  • NLP: Analyse de texte, développement d'un modèle NER de reconnaissance de mots clés, RAG à base de LLM (bedrock, openAI..).

☁️ Plateformes Cloud
Expert sur GCP (certifié Mlops engineer), j'ai également effectué plusieurs projets sur AWS.

👥 Leadership et gestion de projet
J'ai également acquis de l'expérience dans la gestion de projets, l'encadrement d'équipes plus juniors, et la mise en place des bonnes pratiques de code et de delivery au sein de l'équipe.

  • Arabe

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • AXA GO
    ML engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    janvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)
    Paris, France
    -Accompagner différentes équipes dans l'adoption des meilleures pratiques de MLOps et LLMOps afin de rationaliser le développement, le déploiement et le monitoring des applications de ML, LLM et RAG.
    -Implémentation d’une librairie de guardrails visant à sécuriser l’usage des LLM et leur intégration dans des applications customer-facing.
    RAG LLMs LLMOps MLOps Responsible AI
  • Sanofi - Digital Accelerator
    Senior Data Scientist
    INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE
    juin 2023 - décembre 2024 (1 an et 6 mois)
    Paris, France
    - Implémentation de modèles bayesiens pour des applications en Marketing Mix modelling.
    - Collaboration avec les équipes business aux US pour expliquer et calibrer les modèles (analyse de contributions, scénarios hypothétiques, ...)
    - Travail sur la recommendation et allocation de budget avec à un modèle d'optimisation linéaire (CBC, gurobi ...)
    - Mise en place d'outils MLops pour l'équipe data science pour accélérer le développement (Mlflow, github CI/CD, tests...).
    - GenAi : Développement d'un POC avec une intégration Slack pour rechercher des réponses dans la documentation Confluence et Sphinx (Vespa.ai, Bedrock et AWS,..)






    AWS Inférence bayésienne GenAI RAG Langchain
  • Brut
    ML engineer
    CONSEIL & AUDIT
    janvier 2023 - juin 2023 (5 mois)
    Paris, France
    Mission en MLops:
    - Mise en place d'une architecture pour itérer et déployer facilement des modèles machine learning par l'équipe DS (stack: terraform, docker, GCP...)
    - Exposition de modèles custom sur bigquery (classification, nlp, ...) pour garantir un accès simplifié aux data analysts aux modèles ML.
    Google Cloud Platform (GCP) Terraform CI/CD Github Actions cloud run

Avis

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Formations

  • Diplôme d'ingénieur
    Centrale Lille
    2018
    Formation d'ingénieur généraliste avec une spécialisation en data science
  • Diplôme d'ingénieur
    Tunisia Polytechnic School
    2018
    Formation d'ingénieur généraliste

Certifications

Compétences

Catégories