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Mohcine E.ME

Mohcine E.

Data Scientist | Développeur Python

Sur demande
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Mohcine

Data Scientist et Data Engineer chez EDF, diplômé de CentraleSupélec, spécialisé en
machine learning et NLP. Expérience notable dans le développement de solutions basées
sur les données chez EDF et Enedis.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Arabe

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • EDF R&D-Site de Saclay
    Ingénieur chercheur
    ENERGIE
    octobre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 8 mois)
    91120 Palaiseau, France
    - Fiabilité, Disponibilité et interopérabilité des réseaux électriques intelligents
    - Mobilité électrique
    - Comptage CPL Linky
    - Gestion de crise
    - Détection d'équipements du réseau de distribution par reconnaissance d'image (CIRED2023)
    - Jumeau numérique du SI d'EDF
    - Analyse des schémas mécaniques de centrales nucléaires
    - LLMs + QAretrieval avec des embeddings pour construire un agent conversationnel de questions-réponses avec des articles de recherche.
    - Détection d'anomalies et étude de fiabilité sur les BESS (systèmes de gestion de batteries).
    Génie électrique Analyse de données Data visualisation Data science
  • EDF R&D-Site de Saclay
    Apprenti ingénieur chercheur
    ENERGIE
    septembre 2019 - septembre 2021 (2 ans)
    Paris, France
    - Détection d'anomalies à partir d'images du réseau HTA aérien à l'aide d'un réseau de neurones convolutionnel (Yolov3).
    - Prédiction des nombres de coupures chez les clients pendant les tempêtes
    Deep Learning CNN Computer Vision Fiabilité
  • Enedis (ex ERDF)
    Apprenti ingénieur
    ENERGIE
    octobre 2018 - septembre 2019 (11 mois)
    Angers, France
    Détection de client perturbateur sur la maille d'un poste HTA/BT
    unsupervised learning kmeans

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Formations

  • Diplôme d'ingénieur généraliste
    CentraleSupélec
    2021
    Un programme général qui permet d'ouvrir les yeux sur tous les domaines de la physique, informatique et mathématiques. Cours abordés : - Convergence, Lebegues measure et Probabilities - Statistics and Machine learning - Partial Derivative Equation - Quantum physics - Autonomous vehicles - Control Theory - Machine Learning - Advanced probabilities - Artificial intelligence - Advanced statistics - Optimisation
  • BAC +2 Classes préparatoires aux grandes écoles
    Lycée Georges Cabanis
    2018
    Des cours intensifs sur diverses domaines (maths, optique, électricité, mécanique, thermodynamique..) qui permettent un large choix de spécialité en école d'ingénieur.

Certifications

Compétences

Catégories