Bienvenue sur le profil Malt de Kindi !
Localisation et déplacement
- Localisation
- Paris, France
- Peut travailler dans vos locaux à
-
- Paris et 50km autour
Préférences
- Durée de mission
-
- ≤ 1 semaine
- ≤ 1 mois
- entre 1 et 3 mois
- entre 3 et 6 mois
- ≥ 6 mois
- Secteur d'activité
-
Préfèrerait :
- Aéronautique & aérospatiale
- Automobile
- Banque & assurances
- Biotechnologies
- Energie
+8 autresPréfèrerait éviter:- Associatif et syndical
- Conseil & audit
- Taille d'entreprise
-
- 2 - 10 personnes
- 11 - 49 personnes
- 50 - 249 personnes
- 250 - 999 personnes
- 1000 - 4999 personnes
+1 autres
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Compétences (37)
Kindi en quelques mots
Issu d'une formation universitaire en économétrie, j'ai gravi les échelons jusqu'à la Data Science en joignant ma passion pour les mathématiques appliquées et l’informatique des données.
En tant que Senior Data Scientist avec plus de 10 ans d’expériences autour des problématiques data, mon offre de service est aussi et surtout dans la création de solutions d'intelligence artificielle.
En tant que Senior Data Scientist avec plus de 10 ans d’expériences autour des problématiques data, mon offre de service est aussi et surtout dans la création de solutions d'intelligence artificielle.
Expériences
Amadeus - Amadeus España
Voyage & tourisme
Senior Data Scientist - En tant que freelance
Projets de migration de données et de KPIs de SQL Serveur vers Hadoop
- Data Ingestion : création de jobs (Scala) et ingestion de données sur Hadoop (HDFS)
- Data Preparation : définition fonctionnelle des datasets au format parquet
- Data KPI Job : création de jobs (Spark/scala) de calcul de KPIs (filtering and aggregation) pour les métiers.
- Test d’intégration et de déploiement des jobs KPIs sur Hadoop
- Mis en place de graphes de visualisation sur les données Hadoop ( connecteur JDBC Hive) avec Qlik
- Data Ingestion : création de jobs (Scala) et ingestion de données sur Hadoop (HDFS)
- Data Preparation : définition fonctionnelle des datasets au format parquet
- Data KPI Job : création de jobs (Spark/scala) de calcul de KPIs (filtering and aggregation) pour les métiers.
- Test d’intégration et de déploiement des jobs KPIs sur Hadoop
- Mis en place de graphes de visualisation sur les données Hadoop ( connecteur JDBC Hive) avec Qlik
OpenClassrooms
Education & e-learning
Research Scientist
Segmentation de clients et Credit Scoring (Clustering, Classification)
Analyse de sentiment (NLP, BERT, Embedding, LSTM) et déploiement sur le Cloud Azure (Inference et appel de point de terminaison)
Voiture Autonome avec utilisation de modèles Pré-Entraînés (feature extraction and Fine Tuning, U-Net Model) et déploiement en production sur Azure.
ChatBot (LUIS, Azure Cognitive Services, Azure Bot Services)
Analyse de sentiment (NLP, BERT, Embedding, LSTM) et déploiement sur le Cloud Azure (Inference et appel de point de terminaison)
Voiture Autonome avec utilisation de modèles Pré-Entraînés (feature extraction and Fine Tuning, U-Net Model) et déploiement en production sur Azure.
ChatBot (LUIS, Azure Cognitive Services, Azure Bot Services)
DataXhip
Agence & SSII
Data Manager - En tant que freelance
Mission freelance en Big Data, notamment chez PSA Finance
- Présentations et formations sur les solutions Data (Architecture des données , outils BI et Big Data)
- Etudes de cas d’usage destinés aux équipes métiers
- Intégration de données à partir d’Oracle DB (NIFI, Kafka) avec le Stack HDF (Hortonworks Data Flow)
- Gestion de connecteurs (ODBC/JDBC, REST) pour les outils BI
- Présentations et formations sur les solutions Data (Architecture des données , outils BI et Big Data)
- Etudes de cas d’usage destinés aux équipes métiers
- Intégration de données à partir d’Oracle DB (NIFI, Kafka) avec le Stack HDF (Hortonworks Data Flow)
- Gestion de connecteurs (ODBC/JDBC, REST) pour les outils BI
Capgemini Technology Services - France - Capgemini Organisation
Agence & SSII
Senior Data Scientist
Mission chez ENEDIS :
- Cadrage projets métiers DataLab Hadoop/Teradata
- Initiation sur les technologies Big Data aux équipes métiers.
- Support DataLab sur Hadoop et Teradata.
- Développement d’applications KPIs en PySpark
- Gestion de connexions JDBC/ODBC avec les clients SQL (Tableau et autres APIs)
- Support niveau 3 sur Hadoop – HDP 2.6
- Gestion de jobs sur YARN
- Optimisation de requêtes Hive et Spark
- Evangélisation et formation aux équipes développeur datalabs Hadoop/Spark
- Migration et optimisation de Clusters : HDP 2.5 vers HDP 2.6
- Optimisation des files de traitement YARN
- Mise en place de la sécurité avec Knox
- Optimisation de la gestion de sécurité avec Ranger
Mission chez Orange :
- Hadoop et support sur HAWQ, Dataiku, SPSS Analytics Server, Anaconda.
- Migration, Installation, configuration de solution sur des Clusters Hadoop
- Test de sécurités, de gestion d’utilisateurs, de charges
- Packaging et déploiement de solutions en production.
- Support Hadoop niveau L3 en lien direct avec l’éditeur HDP
- Gestion de tickets avec le métier
- Réplication des erreurs sur les environnements de test
- Cadrage projets métiers DataLab Hadoop/Teradata
- Initiation sur les technologies Big Data aux équipes métiers.
- Support DataLab sur Hadoop et Teradata.
- Développement d’applications KPIs en PySpark
- Gestion de connexions JDBC/ODBC avec les clients SQL (Tableau et autres APIs)
- Support niveau 3 sur Hadoop – HDP 2.6
- Gestion de jobs sur YARN
- Optimisation de requêtes Hive et Spark
- Evangélisation et formation aux équipes développeur datalabs Hadoop/Spark
- Migration et optimisation de Clusters : HDP 2.5 vers HDP 2.6
- Optimisation des files de traitement YARN
- Mise en place de la sécurité avec Knox
- Optimisation de la gestion de sécurité avec Ranger
Mission chez Orange :
- Hadoop et support sur HAWQ, Dataiku, SPSS Analytics Server, Anaconda.
- Migration, Installation, configuration de solution sur des Clusters Hadoop
- Test de sécurités, de gestion d’utilisateurs, de charges
- Packaging et déploiement de solutions en production.
- Support Hadoop niveau L3 en lien direct avec l’éditeur HDP
- Gestion de tickets avec le métier
- Réplication des erreurs sur les environnements de test
Aubay
Agence & SSII
Data Scientist
- Industrialisation d’indicateurs d’une Base de Données Oracle.
Data Crunching
- PL/SQL intensif avec le client TOAD Oracle
- Nettoyages et croisements de données métier
- Création d’indicateurs et de reporting pour le métier.
- Algorithme de recommandation de produit Carrefour en PySpark.
- Mise en production d'un algorithme PySpark sur Hadoop.
Data Crunching
- PL/SQL intensif avec le client TOAD Oracle
- Nettoyages et croisements de données métier
- Création d’indicateurs et de reporting pour le métier.
- Algorithme de recommandation de produit Carrefour en PySpark.
- Mise en production d'un algorithme PySpark sur Hadoop.
Recommandations externes
Consultez les recommandations qu'a reçues Kindi