Mohamed Ben Khemis

data scientist python stack

Peut se déplacer à Paris, Paris, Marseille, Lyon, Lille

  • 48.86
  • 2.3413
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Mohamed.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris 1er Arrondissement et 50km autour
  • Paris et 100km autour
  • Marseille et 20km autour
  • Lyon et 20km autour
  • Lille et 20km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Agence & SSII
  • Agroalimentaire
  • Architecture & urbanisme
  • Arts & artisanat
+44 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Langues

Compétences (21)

Mohamed en quelques mots

Après 3 années dans la recherche opérationnelle et les maths appliquées, J'ai travaillé chez un éditeur de logiciel dédié à la création d’une solution en SaaS d’aide à la vente de véhicules neufs et d’occasions basée sur l’intelligence artificielle et l’utilisation de données multicanal. Durant mes 5 ans chez cet éditeur, mon rôle a été d’une part de contribuer à la R&D, les good practices et le management, et d’autre part de trouver et réaliser des missions de services dans l’IA pour des grands acteurs aussi bien dans l’automobile (Emile Fray France Renault Groupe), dans le secteur Banque-Assurance (Euler Hermes, Boursorama, Carac) et dans l’industrie (Nexans, Alstom). Le scope de mes interventions sur les deux aspects comprend aussi bien la partie core data Science (algorithmie-IA-POC) la partie data en prod (Data Engineering, ML Engineering, collaboratif) mais aussi la partie tech to market (Compréhension du besoin métier, mise en œuvre opérationelle et méthodologie). Chronologiquement mes responsabilités, ont été opérationnelles durant la phase initiale (phase de market fit) puis managériales/leadership (phase de développement et industrialisation) puis décisionnelles (phase de scale up).

Expériences

Blue DME

Edition de logiciels

Data Scientist

Neuilly-sur-Seine, France

mars 2015 - septembre 2019

Novembre 2018 – Septembre 2019 : Chief Data Scientist
Dans un contexte de croissance et de remise en question des méthodes de travail, j’ai contribué à la création et la mise en place d’une nouvelle stratégie à horizon 5 ans.

Réalisations et responsabilités :
• Membre du COMEX
• Création de la Roadmap data science Horizon 2021
• Migration des modèles en prod depuis dataiku vers des solutions open source
• Encadrement du nouveau Lead Data Scientist
• Référent sur les sujets data

Projets Clients : Renault Groupe, Emile Fray France, Nexans


● Octobre 2017 – Octobre 2018 : Lead Data Scientist
Dans un contexte de développement et d’industrialisation, j’ai organisé et mis en place les ressources nécessaires dans la partie data science.
Réalisations et responsabilités :
• Lead technique
• Recrutement d’une équipe de 4 Data Scientists
• Formation interne
• Sensibilisation aux problématiques de Dev
• Mise en place des bests practices de développement data
• En charge de la mise en production des modèles et monitoring
• Développement de CJ Booster pour accélerer la mise en production des modèles
• Participation à l’inbound marketing

Projets Clients : Renault Groupe, Emile Fray France, Boursorama, Nexans


● Mars 2015 – Septembre 2017 : Data Scientist
Dans un contexte de création du produit et de validation de la valeur et du business model sur le marché, j’ai contribué à la construction des premières briques produit.
Réalisations et responsabilités :

• MVP Data Exchange (market place d’échange et d’enrichissement de données) :
• Création du moteur de matching (bloom filter)
• Création d’un modèle de pertinence de l’enrichissement via un jeu des données externes
- Classification binaire, random forest, XGBoost
• Création du moteur de pricing
• Développement du back-end (scala, spark, EMR, s3)

• MVP Smart Selling (Assistant virtuel du commercial augmenté par l’IA) :
• Définition et création des premiers use case
• Spécification du modèle de données
• Création des premiers modèles : Scoring et joignabilité
• Review et feedback sur les interfaces graphiques
• Mise en place des flux de données ETL (tracking Web vers notre ETL)

Projets Clients : Renault Groupe, Emile Fray France, Aramis Auto, Carac

2 missions Malt

    (2 avis)

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