À propos de Lokman
- Double compétence technique et métier (e-commerce, finance, assurance, banque)
- Excellente communication orale et écrite (FR/EN), pédagogie et vulgarisation
- Autonomie, rigueur, esprit d’analyse, adaptabilité
- Capacité à gérer à la fois le développement technique et le suivi fonctionnel ou client
- Modélisation ML & IA : XGBoost, LightGBM, Random Forest, régression logistique, réseaux de neurones (TensorFlow, PyTorch)
- Analyse de données & BI : SQL avancé, Pandas, Power BI, visualisation
- Computer Vision : CNN, MobileNet, ResNet, PCA, traitement d’images à grande échelle
- NLP : vectorisation, embeddings, classification texte, analyse sémantique
- MLOps & API : FastAPI, MLFlow, Evidently, déploiement sur Heroku / AWS
- Big Data : PySpark, AWS S3, pipeline scalable
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- 🏦 Affin Bank GroupData ScientistBANQUE & ASSURANCESavril 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
- 💵 BanqueEntrainement et déploiement dans le Cloud d'un modèle de scoring de créditBANQUE & ASSURANCESoctobre 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 etdétection de data drift via Evidently, révélant une dérive de données jusqu’à 36 % sur 9 des 120 caractéristiques
- 🍉 ApplicationReconnaissance d'objet via une pipeline de traitement Big DataE-COMMERCEseptembre 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 applicationmobile, 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
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Formations
- Master of ScienceOpenClassrooms/ENSAI -2024Master en Data Science -
- Licence en économie & gestionUnivesité de Montpellier2016Licence en économie & gestion