Mohamed Al-Ani

data scientist (nlp, python)

Paris, France

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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

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
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.
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
octobre 2015 - octobre 2016 | Paris, France

High tech

SAP SE

Junior Data Scientist et business development

1 mission Malt

Satisfaction des clients Malt : 5.0/5 (1 avis)

Recommandations externes

Formations

Langues

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