MokraneSofiane

Mokrane Sofiane

data scientist confirmé

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Mokrane.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Mokrane.

Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

Vérifications

  • E-mail vérifié

Langues

Catégories

Compétences (11)

Mokrane en quelques mots

Triple compétences : Data Science, Modélisation mathématiques et Gestion de projet
Bonne connaissances des outils de Machine & Deep learning : Spark ML & MLlib, Keras, Scikit-Learn
Expertise en traitement, exploration et visualisation es données complexes
Bonne maîtrise en Machine learning, Deep learning, Optimization, Time series analysis, Reinforcement learning, ML interpretability.
Autonome /Coopératif / Minutieux / Rigoureux et Challengeant
Formation solide en calcul scientifique, PhD – Calcul Scientifique – Mécanique des Fluides
INSA-Lyon

Expériences

CETHIL

Energie

Ingénieur de Recherche et développement en data science

Lyon, France

janvier 2016 - mars 2018

Projet : Développement d’un code de simulation du procédé de l’impression 3D
Réalisations :
- Étude bibliographique autour du sujet
- Définition de la modélisation numérique adéquate
- Développement du code de calcul : programmation modulaire et orientée objet
- Analyse par composantes principales (POD, ACP)
- Parallélisation du code pour le calcul multithreading (OpenMPI)
- Test et validation du code
- Traitement des fichiers résultats, visualisations, interprétations et évaluation paramétrique
- Présentation de l’avancement du projet et coordination avec les partenaires du projet
Environnement Technique : Linux, Python (Numpy, Scipy, Matplotlib), C++, FORTRAN, Bash, Gnuplot, Gnu compiler, Latex, Beamer, Git, OpenMPI , UML

IPC

Energie

Chef de projet en data science

Paris, France

décembre 2018 - décembre 2019

Missions :
- Data Mining / Analyse / Visualisation
- Mise en place d’analyses factorielles des plans d’expériences et prédiction par régression linéaire/non linéaire PLS
- Mise en place des méthodes d’optimisation multi-objective sous contraintes
- Développement des scripts et automatisation des taches de traitement/analyse des données
- Gestion / coordination / pilotage et suivi / réalisation / recueil et communication de livrables / des projets de recherche de la thématique d’industrie 4.0 (Digital Twin Driven)

BANQUE DE FRANCE

Banque & assurances

Consultant Data Science

Paris, France

janvier 2019 - octobre 2019

- Direction connaissance client, projet Lutte contre le blanchiment des capitaux et le financement du terrorisme : migration vers une approche Big data
- Réalisation d’un prototype Big Data qui remplace le système existant (gain : temps de traitement passe de 8 h à 40 minutes). Mise en place de l’architecture.
- Modélisation des données, préparation de l’espace de stockage et importation de données puis automatisation des flux.
- Implémentation des règles métiers de détection des alertes concernant les opérations suspectes (une dizaine de pattern d’alerte)
- Ajout d’un ensemble de règles via des algorithmes machine Learning (Association rules + SVM Classifier)
- Ajout des fonctionnalités de paramétrage, rattrapage et extension du modèle pour les règles de calcul d’alerte.

Recommandations externes

Formations