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Mohamed AL ANI
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Mohamed en quelques mots
Passionné par les mathématiques et la logique, je suis diplômé en Big Data à Télécom Paristech.
Mon expertise est le traitement du langage naturel (NLP), le machine learning, le deep learning, la détection de fraude, et la reconnaissance d'image.
J'ai réalisé ma thèse professionnelle au sein de l'éditeur de logiciel Ercom dans laquelle j'ai travaillé sur des problématiques non supervisées de détections de fraude à l'aide de réseaux de neurones sur des séries temporelles.
J'ai travaillé ensuite sur divers projets alliant NLP, Machine Learning, développement Python et moteurs de recherche.
Si mon profil correspond à vos besoins et vos attentes, n'hésitez pas à me contacter !
Parmi mes technos favorites: Python (Scikit-Learn, Pandas, Keras), TensorFlow, Keras, Unix/Linux, Elasticsearch, MongoDB, AWS, Mocha, Kafka, JavaScript, NodeJS, D3JS, etc
Mon expertise est le traitement du langage naturel (NLP), le machine learning, le deep learning, la détection de fraude, et la reconnaissance d'image.
J'ai réalisé ma thèse professionnelle au sein de l'éditeur de logiciel Ercom dans laquelle j'ai travaillé sur des problématiques non supervisées de détections de fraude à l'aide de réseaux de neurones sur des séries temporelles.
J'ai travaillé ensuite sur divers projets alliant NLP, Machine Learning, développement Python et moteurs de recherche.
Si mon profil correspond à vos besoins et vos attentes, n'hésitez pas à me contacter !
Parmi mes technos favorites: Python (Scikit-Learn, Pandas, Keras), TensorFlow, Keras, Unix/Linux, Elasticsearch, MongoDB, AWS, Mocha, Kafka, JavaScript, NodeJS, D3JS, etc
Expériences
mars 2018
- Aujourd'hui
| Paris, France
Agence & SSII
Onogone
NLP Data Scientist
Onogone est une start-up spécialisée dans le service ainsi que l'édition de solutions logiciels. Nous construisons des modèles de Machine Learning, Deep Learning et de Traitement Automatique du Langage naturel pour les besoins de nos clients.
En tant que data scientist, j'ai pu travailler sur plusieurs mission passionnantes :
- Développement d'outils de NLP en Python (NLTK, Scikit-Learn, Keras...) : Auto-Catégorisation de textes, recherche automatique de mots-clés...
- Développement d'un moteur de recherche spécialisé sur ElasticSearch capable de gérer la synonymie et les fautes de frappes pour le compte d'un client travaillant dans la santé.
- Développement Python d'une application permettant la distribution de tâches sur des serveurs AWS de manière dynamique et optimisé
En tant que data scientist, j'ai pu travailler sur plusieurs mission passionnantes :
- Développement d'outils de NLP en Python (NLTK, Scikit-Learn, Keras...) : Auto-Catégorisation de textes, recherche automatique de mots-clés...
- Développement d'un moteur de recherche spécialisé sur ElasticSearch capable de gérer la synonymie et les fautes de frappes pour le compte d'un client travaillant dans la santé.
- Développement Python d'une application permettant la distribution de tâches sur des serveurs AWS de manière dynamique et optimisé
juillet 2017
- janvier 2018
| 78140 Vélizy-Villacoublay, France
High tech
Ercom
Data Scientist
- Détection de fraude sur Séries Temporelles avec Keras
- Utilisation de LSTM AutoEncoder alliés à des modèles classiques de détection d’anomalies.
- Utilisation de LSTM AutoEncoder alliés à des modèles classiques de détection d’anomalies.
octobre 2016
- juillet 2017
| Paris, France
Presse & médias
LePoint.fr
Data Scientist
Working as a Data Scientist at LePoint.fr, a french newspaper, on behalf of french University Télécom Paristech.
The goal was to analyze all data coming from the french presidential and perform a prediction (on both presidential and legislative) based on scraped and open data.
We used Social Media data (Google, Twitter...), polls data and Economic, demographic, social data that we analyzed (Python, Pandas), visualized (using D3.js and Chart.js) and modeled (R, Python, Sklearn).
http://www.lepoint.fr/legislatives/predict-the-parliament-rem-une-vague-plutot-qu-un-raz-de-maree-09-06-2017-2134120_3408.php
The goal was to analyze all data coming from the french presidential and perform a prediction (on both presidential and legislative) based on scraped and open data.
We used Social Media data (Google, Twitter...), polls data and Economic, demographic, social data that we analyzed (Python, Pandas), visualized (using D3.js and Chart.js) and modeled (R, Python, Sklearn).
http://www.lepoint.fr/legislatives/predict-the-parliament-rem-une-vague-plutot-qu-un-raz-de-maree-09-06-2017-2134120_3408.php
octobre 2015
- octobre 2016
| Paris, France
High tech
SAP SE
Junior Data Scientist et business development
- Sentiment Analysis en temps réel sur des millions de tweets et analyse prédictive pour un grand
constructeur d’automobile allemand
- Prototyping de projets data-driven pour différents clients et études de cas
constructeur d’automobile allemand
- Prototyping de projets data-driven pour différents clients et études de cas
juin 2015
- septembre 2015
| 92000 Nanterre, France
Edition de logiciels
BNP Paribas Cardif
Stage de spécialité
Provisionnement, Contrôle de gestion Actif / Passif :
Développement de programmes SAS / SQL contrôlant la qualité des données et transposition
de requêtes Business Objects vers SAS
Développement de programmes SAS / SQL contrôlant la qualité des données et transposition
de requêtes Business Objects vers SAS
juin 2014
- septembre 2014
| New York, État de New York, États-Unis
Edition de logiciels
New-York University
Stage de recherche
Pattern Recognition en Python sur données ForEx : Développement d’un programme étudiant la redondance des motifs dans un but prédictif
juin 2013
- septembre 2013
| Londres, Royaume-Uni
Edition de logiciels
Radisson Blu Edwardian
Technicien
Installation d’un nouveau logiciel sur les télévisions de l’hôtel
1 mission Malt
Satisfaction des clients Malt :
5.0/5
(1 avis)
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