À propos de Nelly
Bonjour,
Bienvenue sur mon profil. Je suis Machine Learning Engineer et je travaille sur les sujets de machine learning depuis la collecte des données jusqu'au déploiement en production. Mes compétences clés sont les suivantes :
• Analyse et définition des besoins, cadrage de projet de Machine Learning
• Collecte, Préparation et Transformation de données
• Analyses exploratoires
• Développement de modèles prédictifs/explicatifs
• Déploiement de modèles en production
• Réalisation de POCs
N'hésitez pas à me contacter afin que l'on puisse échanger sur votre projet.
Cordialement,
Nelly Traore
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Inata Intl - 3DS Informatique et SécuritéLead Data Scientist et MLOpsmai 2024 - octobre 2024 (5 mois)Abidjan, Côte d’IvoireContexte : Phases de cadrage et d'initialisation du projet visant à développer une application de gestion avec assistance par Intelligence Artificielle.Projet : Création d'un RAG avec le modèle gemma2 (Proof of Concept) pour une application d’aide à la création de rapports, avec assistance IA.Responsabilités :• Recueil et cadrage du besoin• Définition des besoins en données à collecter pour mener à bien le projet• Définition de l'architecture technique du système ML• Développement du RAG avec le modèle gemma2• Déploiement du PoC (version alpha) pour permettre aux experts métiers des premiers essais de l'outilStack technique : Python, PostgreSQL (pgvector), MLflow, OpenLLM, Ollama, LangChain, Git, GitHub, Azure VM, FastAPI, Docker
- LVMHMachine Learning EngineerLUXEmars 2021 - décembre 2023 (2 ans et 9 mois)Paris, FranceContexte : Au sein de l’entité RIMOWA du Groupe LVMH, l’objectif était de contribuer à l’exécution des roadmaps Business et IT Data Engineering.Projet n° 1 Machine Learning Engineer : Mise en place et déploiement des modèles de Machine Learning (ML), réalisation d’analyses statistiques ad-hoc permettant d’extraire des insights utiles au business.Responsabilités :• Mettre en place un score permettant de détecter les clients à fort potentiel de réachat• Mettre en place un système de recommandation produit• Industrialiser le nouveau modèle de segmentation client• Déployer les modèles en production et mettre en place un monitoring automatisé• Administrer les machines Dataiku• Effectuer des analyses statistiques ad-hoc• Renforcer les équipes IT sur le suivi de la qualité des données de la base CRM-------------------Projet n°2 Data Engineer : Au sein de l’équipe IT Data Engineering, explorer et développer des outils permettant de faire évoluer certains aspects de la plateforme.Responsabilités :• Diriger la phase de test du projet de refonte du SI client vers le cloud GCP, en termes de migration et qualité des données• Appuyer l’équipe Business Data dans l’accélération des projets transverses et des uses cases AI• Développer une Cloud Function pour traiter et partager des données anonymisées vers un autre cloud provider• POC et déploiement V1 de Google Dataplex pour suivre la qualité des données dans les pipelines d'ingestion et de traitement• POC sur la mise en place de Cloud Composer pour Centraliser l'orchestration de tous les jobs des pipelines de traitement des donnéesStack technique : Dataiku DSS, Python, JIRA, BigQuery, Google Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud PubSub, Terraform, Dataform, GCP Dataplex, Cloud Composer, Airflow, Cloud Build, Git, GitHub
- M2I FormationData Scientist FormatriceEDUCATION & E-LEARNINGnovembre 2020 - février 2021 (3 mois)Paris, FranceContexte : Former de futurs Data Analysts à l’utilisation de Python et ses packages pour l’analyse de données, les études statistiques et le Machine Learning.Responsabilités :• Découvrir et utiliser Jupyter Notebook et les widgets pour créer des dashboards interactifs• Rappeler les notions statistiques de bases pour l’analyse de données• Expliciter le fonctionnement des bibliothèques utilisées en analyse de données (Numpy, Scipy, Pandas)• Expliciter le fonctionnement de la bibliothèque Matplotlib pour la Data Visualisation• Expliciter le fonctionnement de la bibliothèque Scikit-learn pour le Machine Learning• Mettre en place les ateliers pratiques pour chaque partie.Stack technique: Python (Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn), Jupyter notebook
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Formations
- MasterUniversité Paris-Est Créteil2016Econométrie et Statistiques Appliquées
Certifications
- Profesional Machine Learning EngineerGoogle Cloud2024
- Professional Data EngineerGoogle Cloud2023