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Lokman A.LA

Lokman A.

Data Scientist

390 €/jour
1 projet
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

Ă€ propos de Lokman

Data Scientist | Expert IA | Machine Learning Engineer |
Computer Vision | NLP | MLOps | Python | SQL



🚀 J’interviens sur des problématiques de segmentation, scoring, détection de fraudes, traitement d’image et de texte, capacité à déployer des solutions en production.


🌟Forces :
  • Double compĂ©tence technique et mĂ©tier (e-commerce, finance, assurance, banque)
  • Excellente communication orale et Ă©crite (FR/EN), pĂ©dagogie et vulgarisation
  • Autonomie, rigueur, esprit d’analyse, adaptabilitĂ©
  • CapacitĂ© Ă  gĂ©rer Ă  la fois le dĂ©veloppement technique et le suivi fonctionnel ou client

​🧰​ Tech Stack :
  • ModĂ©lisation ML & IA : XGBoost, LightGBM, Random Forest, rĂ©gression logistique, rĂ©seaux de neurones (TensorFlow, PyTorch)
  • Analyse de donnĂ©es & BI : SQL avancĂ©, Pandas, Power BI, visualisation
  • Computer Vision : CNN, MobileNet, ResNet, PCA, traitement d’images Ă  grande Ă©chelle
  • NLP : vectorisation, embeddings, classification texte, analyse sĂ©mantique
  • MLOps & API : FastAPI, MLFlow, Evidently, dĂ©ploiement sur Heroku / AWS
  • Big Data : PySpark, AWS S3, pipeline scalable

​🌍​ Disponible en full remote !
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

En télétravail uniquement
Travaille majoritairement Ă  distance

Expériences

  • 🏦 Affin Bank Group
    Data Scientist
    BANQUE & ASSURANCES
    avril 2024 - avril 2025 (1 an)
    Kuala Lumpur, Federal Territory of Kuala Lumpur, Malaysia
    • Analyse exploratoire de données transactionnelles à l'aide de SQL et Python pour identifier des schémas d'utilisation des produits financiers, afin d'améliorer le parcours utilisateur
    • Contribution à l'optimisation d'un modèle de détection de fraudes en ajustant les hyperparamètres d'un modèle existant (XGBoost), améliorant la précision d'environ 5% et réduisant les faux positifs d'environ 10%
    • Développemment d'un dashboard sur PowerBI pour suivre les KPI liés à l'engagement produit, permettant aux équipes Produit et Marketing d'évaluer les résultats hebdomadaires
    Python Analyse de données SQL Microsoft Power BI
  • 💵​ Banque
    Entrainement et déploiement dans le Cloud d'un modèle de scoring de crédit
    BANQUE & ASSURANCES
    octobre 2024 - octobre 2024 (1 mois)
    • Développement d’un système de prédiction de risque de crédit avec LightGBM, RandomForest et Régression Logistique,
    optimisé avec SMOTE, sous-échantillonnage et sur-échantillonnage, analyse SHAP pour identifier les features significatives
    • Déploiement d’une API FastAPI avec Pydantic sur Heroku, intégration de MLflow pour la surveillance des modèles et
    détection de data drift via Evidently, révélant une dérive de données jusqu’à 36 % sur 9 des 120 caractéristiques
  • 🍉 Application
    Reconnaissance d'objet via une pipeline de traitement Big Data
    E-COMMERCE
    septembre 2024 - septembre 2024 (1 mois)
    • Déploiement d’un pipeline Big Data évolutif sur AWS pour traiter plus de 94 000 images de fruits destinées à une application
    mobile, utilisant PySpark et AWS S3, traitement des données en temps réel pour identifier les images des utilisateurs
    • Implémentation de MobileNetV2 et réduction dimensionnelle par PCA, améliorant la qualité de classification des images,
    stockage optimisé des données au format Parquet

Avis

5,0

sur 1 évaluation

E

Edgar

EW

Avis laissé le 29/07/2025

Excellente expérience avec Lokman ! Très pro, à l’écoute, il maitrise son sujet. Les enjeux de la mission ont été parfaitement compris grâce à une bonne communication, et un travail de grande qualité a été livré. Je referai appel à lui sans hésiter. Merci encore !

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Formations

  • Master of Science
    OpenClassrooms/ENSAI -
    2024
    Master en Data Science -
  • Licence en Ă©conomie & gestion
    Univesité de Montpellier
    2016
    Licence en économie & gestion

Compétences

Catégories