À propos de Mustapha
🔌 Strategy x Technology
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📌 Mes trois casquettes:
🧢 Ingénieur Logiciel 🎩 Data Scientist/Engineer 🪖 Consultant ERP (Odoo)
📌 Mantra:
Problem Solver | Craftsman Mindset
📌 Ce que j'offre comme expertise (liste non exhaustive 🙂) :
✅ Un regard stratégique sur le problème métier afin de bien identifier ce dernier et d'optimiser par la suite la solution technique
✅ Développement Web from scratch (POC -> MVP -> Prod) ou Collaboration sur un codebase existant
✅ Automatisation de la chaîne logicielle avec un mindset DevOps (Code et Infra)
✅ Accompagnement durant l'adoption d'une solution ERP (installation, configuration, intégration et développement spécifique)
✅ Automatisation des workflows et robotisation des processus métiers
✅ Construction des pipelines de données (collecte/ETL/apprentissage)
✅ Valorisation des données afin d'évaluer les solutions basées sur l'IA
✅ Développement des solutions intégrant l’IA
📌 Ma Stack 💪:
✅ Programmation: ⏫ Python, JavaScript 🔽 Scala, Java, Rust
✅ Machine|Deep Learning: Scikit-learn, auto-sklearn, Numpy, Pandas, Dask, Plotly, XGBoost, PyTorch
✅ NLP: SparkNLP, Transformers, LLMs, LangChain, Faiss, Chroma DB
✅ Bases de données: SQL(MySQL, SQLite, PostgreSQL) | NoSQL(MongoDB)
✅ Big Data: Écosystème Spark (SQL, Streaming, MLlib, GraphX, ...)
✅ Moteur de Workflow: Airflow
✅ Web: Django, Wagtail, DRF, jQuery, Bootstrap, AJAX, Selenium, Scrapy
✅ ERP: Odoo
✅ Environnements Cloud: Linode, Azure, AWS
✅ Outils de développement: PyCharm, Jupyter, IntelliJ IDEA, Sublime Text, Git, Gitlab, Gitea, Github, Docker, Jenkins
✅ Monitoring: Prometheus, Grafana
✅ Méthodes de développement: Agile (Scrum), DevOps
✅ Systèmes: Linux (Debian|Ubuntu|Red Hat)
📌 Soit A = { Expertise } ∪ { Ma Stack } :
🚀 Si { Votre Projet } ∩ A ≠ ∅ ; n'hésitez pas à me contacter avec un descriptif de la mission! 🚀
Arabe
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Tours (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km)
Expériences
- MINDIMENSIONSSoftware Engineer | Data Scientist/EngineerEDITION DE LOGICIELSdécembre 2019 - Aujourd'hui (6 ans et 6 mois)Paris, France
Data, Robotisation, Intelligence Artificielle et Ingénierie Logicielle
∠ Collecte et modélisation des besoins métiers∠ Rédaction de cahier des charges∠ Mise en place de l’architecture de la base de données∠ Collecte robotisée des données∠ Valorisation des données∠ Présentation et élaboration des solutions intégrant l’intelligence artificielle∠ Réalisation des POCs (Proof-of-Concept)∠ Construction des pipelines de données (collecte/ETL/apprentissage)∠ Robotisation des processus métiers (RPA)∠ Élaboration des MVPs (Minimum Viable Product)∠ Développement et test∠ Pilotage et suivi de la mise en production des solutions développéesQuelques réalisations
En externe :
> Accompagnement durant l’intégration d’une solution basée sur Odoo :- Partie fonctionnelle : Collecte des besoins + modélisation des processus métiers, etc.
- Partie d'intégration : Préparation de l'environnement Cloud + installation et configuration de modules de base + mise en production
- Partie formation et assistance
- Partie développement et maintenance : développement de modules spécifiques, test et debugging
- Partie Monitoring : Suivi de la vitalité du système
> Développement d’une application de gestion et de suivi des chantiers en temps réel :- Workflows
- Suivi de la progression en interne et en externe
- Optimisation des feuilles de temps / affectation intelligente
- Dashborads et visualisation
> Développement d’un système de recommandation intelligent- Collecte automatisée des données ouvertes pour enrichir la base de données
- Création d'une API Django basée sur les modèles de langue et les plongements lexicaux
> Automatisation d’une chaîne de production :- Contribution au développement d’un moteur de workflow pour l’automatisation de cette chaîne
- Développement d’une application/API qui récupère les données, déclenche le processus de production, permet le contrôle de certains critères de production et affiche certaines statistiques.
- Cette mission a été réalisée dans un contexte international impliquant plusieurs équipes
En interne :
- Développement d’une application intelligente automatisant le processus KYC (Know Your Customer) et ciblant la réduction du temps de traitement des demandes d’ouverture de comptes bancaires.
- Élaboration d’un POC/MVP présentant un moteur de recherche sémantique et une partie intelligente qui prévoit l’issue d’une affaire et qui quantifie le risque juridique; ce projet est destiné aux acteurs de la justice.
- Développement d’une application intelligente destinée aux agences de transfert d’argent agréées. Cette application contient trois blocs principaux : + la gestion des recettes journalières (processus métiers et tableaux de bord) + la détection d’anomalies + la prédiction pour des fins décisionnelles.
- Berger-LevraultData Scientist NLP | Python DeveloperEDITION DE LOGICIELSmars 2019 - août 2019 (6 mois)Toulouse, FranceÉlaboration d’un système intelligent d’extraction de connaissances à partir de documents textuels :∠ Étude de l’état de l’art∠ Développement d’un bot automatisant le processus de collecte des documents (RPA)∠ Construction du dataset∠ Mise en place d’un plan d’expérimentation pour identifier les méthodes et les modèles les plus pertinents∠ Indexation des documents et implémentation d’un moteur de recherche et d’analyse textuelle∠ Analyse sémantique du corpus à l’aide des embeddings (e.g. Word2Vec, Doc2Vec, GloVe, ELMo, BERT, ...)∠ Création d’un échantillon annoté et extraction des entités nommées à l’aide des algorithmes de Machine Learning (e.g. SVM, GBM,...) et de Deep Learning (LSTM, Bi-LSTM, LSTM-CRF)∠ Développement d’une application web intégrant les modèles entraînés et rédaction de sa documentation technique∠ Déploiement de l’application sur Amazon Web Service (AWS)
- LITIS LabData ScientistCENTRES DE RECHERCHEmai 2018 - juin 2018 (1 mois)Rouen, FranceVisualisation des données : Étude et réalisation autour de la distance de Wasserstein∠ Étude approfondie de l’algorithme de t-SNE considéré comme l’état de l’art en visualisation des données∠ Étude numérique du problème de transport optimal (distance de Wasserstein)∠ Exploiter la métrique de Wasserstein pour des applications liées à la visualisation des données.
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- Master Data Science and EngineeringINSA Rouen Normandie | Université Rouen Normandie2019. Machine Learning . Deep Learning . Optimization . High Performance Computing • Estimation and Decision in Signal Processing . Sparse Coding • Sequential Data Analysis . Graph Analysis • Image Processing • Reinforcement Learning • Medical Image Analysis, . Natural Language Processing . Computer Vision . Information Retrieval . Image Retrieval . Ensemble of Classifiers
Certifications
- Redis for Python DevelopersRedis2022
- Quantum Machine LearningUniversity of Toronto (edx, Inc.)2019