Miljan S.

data scientist machine learning expert - python

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Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Miljan.
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Paris, France
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Miljan en quelques mots

Bonjour,

Mon objectif en tant que data scientist est de mettre à la disposition des entreprises à la fois mes compétences techniques en machine learning et deep learning mais aussi mes connaissances business afin qu'elles puissent apporter plus de valeur à leurs clients. J'ai un MSc en management ainsi qu'un master en data science. Au début de ma carrière j'ai travaillé en tant que consultant en digital.
Cette expérience m'a permis d'acquérir des compétences générales en :
* Compréhension du besoin client
* Résolution de problèmes
* Présentation et communication d'idées complexes

Mon expertise en data science :
* Segmentation du comportement des clients (commerce de détail, commerce électronique)
* Prévision d'actions ou de valeurs (Industrie, logistique)
* Développement de moteurs de recommandation
* Traitement du langage naturel
* Traitement d'images
* Traitement de données séquentielles (finances, traduction de texte)

Mes outils de travail :
* L'analyse de données : Pandas, Numpy
* Visualisation de données : Plotly
* Machine Learning : Scikit-learn, XGBoost, Catboost, LightGBM
* Deep Learning : Keras, Tensorflow
* Développement web : Dash (Plotly), Flask

Principaux projets :
* Prédiction de la valeur d'équipements industriels à l'aide du machine learning
* Développement d'un dashboard avec Plotly pour des données de vente
* Prédiction de transactions clients
* Segmentation des comportements clients dans le e-commerce
* Prédire la valeur d'actions boursière grâce au deep learning
* Catégoriser automatiquement des questions de StackOverflow


Au plaisir de travailler avec vous,
Miljan

Expériences

Cabinet Roux

Conseil & audit

Valorisation d'usines

Boulogne-Billancourt, France

septembre 2019 - décembre 2019

1ère mission :
  • Analyse exploratoire des données des usines d’un secteur des clients expertisés par le cabinet Roux
  • Classification des biens industriels avec des désignations en texte libre en famille de biens
2ème mission :
  • Classification des biens pour un autre secteur
  • Valorisation des biens grâce à des algorithmes de machine learning (xgboost)

Bpifrance Le HUB - BPI France

Banque & assurances

Data Scientist / Chef de projet Data

Paris, France

mai 2019 - août 2019

Ma mission au sein du Hub de la BPI intervient durant une restructuration interne du HUB pour toujours mieux accompagner les start-ups françaises, cette restructuration mettait l’accent sur l’innovation interne et la transformation digitale, mon rôle était donc de participer à cette innovation à travers le prisme de la donnée. C’est en ce sens, que j’ai porté la double casquette de chef de projet data et data scientist.

La première partie de mission a consisté à analyser les données existantes, produire des recommandations quant aux actions à mener pour les exploiter au mieux et enfin restructurer les données et les compléter grâce à l’apport de bases de données externes.

La deuxième partie de mission était la mise en place d’un dashboard qui permettrait aux différentes équipes du HUB de suivre les principaux KPIs qui résultaient de l’accompagnement des start-ups. Afin de satisfaire au mieux les attentes liées aux différents KPIs, j’ai opté pour le développement d’une web app from scratch. Pour cela, j’ai utilisé le framework open source Dash de plotly (en python). La particularité de cette web app était de pouvoir être connecté à Pipedrive (outil de sales) via une API pour avoir les KPIs en temps réel.

Santander Consumer Banque

Banque & assurances

Compétition Kaggle

Paris, France

mars 2019 - avril 2019

Compétition Kaggle : Santander Customer Transaction Prediction

L’objectif de cette compétition était d’aider la Banque Santander à identifier les clients qui effectueront une transaction spécifique à l'avenir. La difficulté de cette compétition résidait dans le fait que les données fournies aient été anonymisé et de ce fait que nous ne connaissions pas les différentes variables.
Cette compétition est à ce jour la plus populaire sur Kaggle avec près de 9000 équipes inscrites.

Après plus d’un mois de travail, j’ai réussi à obtenir une médaille d’argent en me plaçant à la 327ème position sur 8800 équipes.

Lien de la compétition : https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction/overview

Projet OC

Banque & assurances

Prédiction du cours d'action

novembre 2018 - décembre 2018

4 missions Malt

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