À propos de Ounnoughi
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- AkkodisDéveloppeur Data / Fullstack – Knowledge Graph (Akkodis – TotalEnergies)ENERGIEdécembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 6 mois)Paris, FranceDéveloppement front & back-end d’un SaaS open-source de gestion de la connaissance basé sur le web sémantique pour visualiser et exploiter des ontologies et knowledge graphs -> https://github.com/souslesens/souslesensVocablesCréation de knowledge graphs spécifiques pour plusieurs cas d’usage (jumeaux numériques, planning, structuration documentaire…)Intégration de l’outil dans les workflows internes grâce à des plugins métiers sur-mesureGénération de scripts Python pour adapter et intégrer les donnéesParticipation à la formation de nouveaux talents sur le projet et gestion technique d’une équipeTravail collaboratif via Git / GitHub, méthode agileStack / Outils : JavaScript, Node.js, SPARQL, RDF, Python, Git, Web sémantique, Data Engineering, Visualisation
- EDFData Engineer / Data Scientist – Visualisation & Graph Data (EDF)ENERGIEseptembre 2021 - septembre 2022 (1 an)Nanterre, FranceCréation d’un outil Python couplé à une base de données graphe (Web sémantique) pour lier et visualiser les jeux de donnéesDéveloppement d’un outil innovant de gestion et visualisation de données pour améliorer la qualité des données internesConception de 4 dashboards Power BI utilisés dans des cas d’usage métiers (analyse, qualité de données)Communication & conduite du changement : lancement d’une équipe dédiée à la qualité de donnéesMéthodologie agile avec JIRA, collaboration transverse (data + métier)Stack / Outils : Python, R, Power BI, Graph DB, Web sémantique, NLP, Protégé, JIRA, Agile
- KyutechData Scientist – Deep Learning & Explainable AI (Kyutech, Japon)SECTEUR MÉDICALavril 2021 - septembre 2021 (5 mois)JapanMission de recherche appliquée en intelligence artificielle explicable :Développement d’un modèle hybride (D2FLS) pour prédire le temps de présence d’un médicament dans le sang d’un patientApplication de techniques d’explainable AI pour générer des règles interprétables à partir des prédictionsUtilisation de SHAP pour comprendre l’impact des variables sur les résultats du modèleCollaboration avec des chercheurs et médecins dans une démarche scientifique et itérativeStack / Outils : Python, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, SHAP, Deep Learning, Fuzzy Logic, Explainable AI
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