À propos de Saad
Portfolio : saadyaqine.com
Data Scientist & ML Engineer spécialisé NLP/LLM/RAG et MLOps - Disponible immédiatement
J'accompagne les PME, startups et grands groupes dans l'automatisation intelligente de leurs données et le déploiement de solutions IA productives. Livrables clairs, communication fluide, résultats mesurables.
🎯 Expertises clés :
• Chatbots & IA conversationnelle : RAG, LLM (GPT, Claude, Llama), LangChain, analyse de sentiment
• Machine Learning : classification, prédiction, clustering, séries temporelles
• NLP avancé : traitement automatique du langage, extraction d'entités, embeddings
• MLOps & déploiement : API FastAPI/Flask, Docker, CI/CD, Azure ML, AWS SageMaker
• Data Engineering : ETL, PySpark, SQL, nettoyage et structuration de données
• Dashboards & BI : Power BI, Tableau, Streamlit, visualisations interactives
🔧 Stack technique :
Python (Pandas, Scikit-learn, PyTorch, LangChain, Spacy, Transformers), SQL, R
Cloud : Azure (certifié DP-100), AWS
MLOps : Docker, FastAPI, GitHub Actions, Azure ML, Dataiku
BI : Power BI, Tableau, Streamlit, Excel avancé
Outils : Git, Snowflake, PostgreSQL, MongoDB
✅ Pourquoi me choisir :
Approche orientée ROI et valeur ajoutée business
Livrables clés en main avec documentation complète
Réactivité garantie (réponse < 2h)
Disponible sous 24h pour missions courtes ou long-terme
Certifié Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100)
Trilingue : FR/EN/AR
🚀 Portfolio : github.com/saadyaq
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Arabe
Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Bouygues TelecomData ScientistTÉLÉCOMMUNICATIONSmars 2024 - décembre 2025 (1 an et 9 mois)Meudon, France• Développement d'un modèle de classification permettant de réduire de 46% les appels inefficaces dans les centres de relation client, avec une précision globale de 94%.• Automatisation du déploiement des modèles via des pipelines MLOps intégrant Docker, AWS Lambda et SageMaker, accélérant le time-to-market de 30%.• Intégration et traitement de grands volumes de données clients avec PySpark sur Dataiku, améliorant les performances d'ingestion de +40%.• Stack : Python, PySpark, Dataiku, Scikit-learn, AWS SageMaker, Tableau, Teradata.
- LeboncoinData ScientistAGENCE & SSIIavril 2022 - octobre 2022 (6 mois)Paris, France• Récupération, structuration et analyse de données textuelles issues des annonces utilisateurs via Azure Data Factory, avec détection de biais et nettoyage des entrées.• Entraînement d'un modèle de classification automatique des annonces combinant TF-IDF, embeddings personnalisés et services Azure AI, avec une précision atteignant 92%.• Déploiement du pipeline NLP dans le cloud via un microservice FastAPI pour automatiser le traitement des nouvelles annonces.• Stack : Python, Scikit-learn, Azure AI, Azure Data Factory, FastAPI, PostgreSQL, Git.
- Université Polytechnique de ValenceData ScientistCENTRES DE RECHERCHEdécembre 2022 - avril 2023 (4 mois)Valence, Espagne• Construction de jeux de données multilingues pour la génération de texte à l'aide de modèles LLM open source (AraGPT, BLOOM), couvrant plusieurs domaines (médias, réseaux sociaux, etc.).• Développement d'un modèle de détection automatique de langue avec une précision supérieure à 90%, utilisé comme étape de prétraitement pour la génération.• Préparation de pipelines de traitement textuel (nettoyage, vectorisation, encodage) avec Pandas, Scikit-learn et Transformers, optimisant la reproductibilité des expérimentations.• Stack: Python, PyTorch, Transformers, Scikit-learn, Git.
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Formations
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- MLOps Practitioner & Advanced DesignerDataikuMLOps Practitioner & Advanced Designer
Certifications
- Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100)Microsoft2024