Bienvenue sur le profil Malt de Raoui !
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- Effectue ses missions majoritairement à distance
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Raoui en quelques mots
Expériences
VIDAL - Vidal
Biotechnologies
Senior Data Analyst - En tant que freelance
-) Conception d’un module de reconnaissance des médicaments avec des mesures de similarités composées
-) Validation d’un modèle NER pour l’extraction d’entités pertinentes (dose, durée,…) à partir d’une posologie
-) Orchestration des 3 modules en REST API pour l’extraction & la structuration d’informations des ordonnances
ORANGE - ORANGE
Télécommunications
Core Data Analyst
Conception, Développement et déploiement d’une solution de prédiction de churn pour le département marketing
. Amélioration de la qualité des datamarts analytiques (fichiers manquants, fiabilité data, réconciliation)
. Automatisation de l’extraction et le nettoyage des données de plus de 4Mln abonnés et 30 variables clés
. Co-Prototypage d’un ensemble de classifieurs pour le churn prépayé mobile et validation du classifieur final
. Déploiement du classifieur prédisant 83% des churners et d’un model non supervisé identifiant les raisons
ORANGE - ORANGE
Télécommunications
Core Data Analyst
En collaboration avec le ministère de la santé
. Check de la qualité des données
. Conception d’un DWH analytique traçant le trafic d’appels vers SAMU pendant le confinement
. Traçage d’abonnés avec un taux de trafic vers SAMU élevé et reporting à l’observatoire
. Prototypage d’un classifieur des porteurs du covid19 basé sur le comportement télécom pour l’observatoire
ORANGE - ORANGE
Télécommunications
Core Data Analyst
Révision et mise à jour avec l’équipe front office du système de récompense des orange retail stores
. Recueil des besoins fonctionnels, analyse et étude
. Diagnostique de la qualité des données
. Segmentation d’Orange retail stores en se basant sur la performance, la quantité et la qualité de ventes
. Conception d’une nouvelle métrique évaluant chaque retailer et amélioration du système de récompense
. Test et Validation de la solution
SNCF Mobilités - SNCF
Transports
Ingénieur Machine Learning
Conception et Implémentation d’une solution ML pour l’optimisation des combinaisons de moyens de transport
. Evaluation de l’algorithme d’apprentissage des variables d’un simulateur de transportation multimodale
. Implémentation d’un banc de test de classification avec 8 modèles supervisés standard de classification
. Introduction et prototypage d’un classifieur basé sur la théorie d’évidence et validation contre le banc de test
. Ré-Optimisation et monitoring du classifieur final contre le système de classification existant en production
. Mise en production réussie du nouveau système de classification remplaçant l’existant : AUC perf 74% à 78%
Recommandations externes
Consultez les recommandations qu'a reçues Raoui