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Saad C.SC

Saad C.

ML Engineer – RAG, LLM, Gen AI

125 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 12h

À propos de Saad

🎓 Ingénieur en informatique de l’Université de Technologie de Compiègne (UTC) et titulaire d’un MSc en Finance Quantitative (Neoma BS), avec une double compétence en data science et business


💼 Mon objectif : concevoir et déployer des solutions d’intelligence artificielle fiables et actionnables, en mettant la donnée au cœur de la décision stratégique.

Mes expériences m’ont amené à travailler sur des cas concrets et à fort impact :

• Traitement automatique de textes (NLP) : classification de verbatims clients, détection de thématiques, catégorisation d’e-mails, mise en place de modèles zero-shot, fine-tuning de modèles LLM (GPT, LLaMA2, Gemini) pour optimiser les flux clients dans la banque (LCL) ou l’industrie (Renault).

• Scoring et segmentation client : développement de scores d’attrition et de modèles de segmentation pour renforcer l’efficacité des campagnes marketing et fidéliser les clients.

• Analyse de sentiment appliquée à la finance : intégration de signaux qualitatifs dans la construction de portefeuilles financiers, amélioration des stratégies d’investissement grâce à l’IA.

• Déploiement d’outils IA : industrialisation de modèles via des pipelines robustes (FastAPI,Docker) , interfaces simples (Streamlit), et dashboards dynamiques (Power BI) pour rendre l’IA accessible aux métiers.

• Stack technique : Python, SQL, TensorFlow, Pytorch, Scikit-Learn, Numpy, Pandas, FastAPI, Streamlit, Google Cloud, Git, Docker, Bloomberg...

Mon profil s’adresse aux entreprises ou équipes qui souhaitent transformer leurs données en leviers d’action concrets, que ce soit dans le cadre de projets de NLP, de scoring, d’analyse financière ou de modélisation IA sur mesure

À l’écoute, je vulgarise les sujets complexes et vous aide à bien cadrer vos besoins pour garantir des livrables clairs, utiles et adaptés
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Espagnol

    Notions

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Le Crédit Lyonnais (LCL)
    Data Scientist
    décembre 2023 - mars 2025 (1 an et 3 mois)
    Paris, France
    • Déploiement d’un pipeline de classification d’emails (F1 = 0.92) sur 150k messages automatisant 60% du tri manuel.
    • Construction d’un pipeline de clustering et classification sur 700K réclamations - Gain de 50% de temps d’annotation.
    • Développement de modules pour un moteur de recherche interne (indexation, chunking, embeddings).
    • Intégration de scores de l’analyse de sentiment dans la modélisation et l’optimisation de portefeuilles financiers.
    • Création de dashboards pour le suivi de la performance de portefeuilles (rendement, volailité...).
    Python TensorFlow Gitlab CI/CD LLM Google cloud
  • Renault Group
    Data Scientist - Stage de fin d'études
    février 2023 - août 2023 (6 mois)
    Paris, France
    • Scrapping et traitement de 1M de verbatims clients provenant d’application web. (Selenium, BERT, Llama2)
    • Exploration d’approches pour la classification de textes basées sur la similarit´e et le transfer-learning.
    • Développement et adaptation de modèles zero-shot atteignant +87% de précision. (Palm, GPT, T5)
    • Conception d’un outil de classification adopté par +15 opérateurs réduisant de 50% le temps de traitement. (Streamlit)
    • Production de dashboards pour suivre 12 KPI afin de les remonter aux équipes de la qualité. (PowerBI)
    Microsoft Power BI Python LLM Machine learning NLP
  • Novos
    Data Scientist - Stage Assistant Ingénieur
    septembre 2021 - février 2022 (5 mois)
    Paris, France
    • Automatisation de la réception et la gestion des flux de données clients via GCP (+40 associations).
    • Développement de scores d’attrition des donateurs (XGBoost, Random Forest, SVM...).
    • Segmentation et modélisation des parcours clients pour optimiser le ciblage marketing.
    • Analyse de données géographiques et production de cartes thématiques pour visualiser les tendances. (QGIS)
    • Création de dashboards d’analyse des collectes annuelles et de benchmarks concurrentiels (Power BI).
    Python Scikit-learn Pandas Google cloud Microsoft Power BI

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4

Formations

  • MSc. Quantitative Finance.
    Neoma Business School
    2024
    MSc. Quantitative Finance.
  • Diplôme d'ingénieur en informatique.
    Université de Technologie de Compiègne
    2023
    Diplôme d'ingénieur en informatique. (Spécialité Data Science)

Compétences

Catégories