SaifShabou

Saif Shabou

product owner - data scientist

Paris, France

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Déplacement
Peut faire la totalité d'une mission dans vos locaux
Durée de mission
Recherche des missions ≤ 1 semaine, ≤ 1 mois, entre 1 et 3 mois, entre 3 et 6 mois
Secteur d'activité
Recherche des missions dans les secteurs Edition de logiciels, Transports, Internet des objets, Immobilier, Environnement et 2 autres

Saif en quelques mots

Passionné par la Data Science et le développement de produits Data, j’accompagne mes clients dans la conception, le développement et le déploiement des produits digitaux basés sur l’exploitation et l’analyse des données.

Fort d’un background scientifique en géo-statistiques (doctorat en Géo-science), j’ai commencé ma carrière en tant que data scientist dans les domaines du transport, IOTs, risques naturels et géo-marketing. Ceci m’a permis de travailler sur les différentes phases de développement et industrialisation de projets en data science.

Intéressé par le pilotage de produits Data, j’ai poursuivi ma carrière en tant que Product Owner dans des équipes organisées en Scrum. J’ai travaillé sur la conception, l’industrialisation et le déploiement d’outils de Location Intelligence, Smart Building et de billetterie sur des technos Big Data:
- Analyse des besoins métier
- Identification des sources de données pertinentes
- Modélisation de la collecte et du stockage
- Spécification et industrialisation des traitements Data: profiling, correction, filtrage, croisement, calcul d’indicateurs, segmentation, prédiction, alerting, monitoring, reporting…
- Conception de portails de visualisation et dashs de restitution


Expériences

juin 2016 - janvier 2017 | Grenoble, France

Centres de recherche

CNRS

Post-doctoral researcher - data science

Développement d’outil de simulation et prédiction de l’exposition de la population aux risques d’inondations

- Collecte et stockage de données socio-environnementale et gestion des bases de données: census data, transpor and mobility, hydro-metrological simlations, interviews...
- Analyses statistiques: statistiques descriptives, détection d’anomalies, segmentation, analyse des séries chronologiques, traitement des valeurs manquantes, agrégation spatio-temporelle, text mining, sequence mining, détection de patterns, analyse de graphes
- Développement de modèles de simulation de la mobilité et du trafic routier sous R: agent-based models, discrete-event simulation, regression tree, machine learning
- Développement de modèles de simulation des décisions en situation de risque: bayesian network, decision making process, decision theroy, risk modeling, probabilistic models
- Développement d’interface de simulation et de visualisation de l’exposition sous shiny
février 2017 - juillet 2018 | Malakoff, France

Edition de logiciels

OPENFIELD

Data Scientist

Développement et études ad-hoc en Data Science:

- Maîtrise des différentes phases du cycle d’un projet data science: analyse du besoin métier, identification des sources pertinentes de données, collecte et stockage des données brutes, qualification et profiling (data quality, détections d’anomalies, correction, data privacy et anonymisation), statistiques descriptives, clustering, analyses prédictives, reporting et visualisation.

- Expérience avec les technos Big data: plateforme Microsoft Azure, Framework Hadoop, Bases de données NoSql (Cassandra), Programmation en Spark et SparkR.

- Outils d’analyses des données: Gestion des bases de données (SQL), programmation (R, Python, Spark), Dataviz (ggplot, shiny, Matplotlib, Tableau, Superset)

- Statistiques et mathématiques appliquées: Machine learning (clustering, classification), optimisation, librairies (caret, keras, sikit learn…)

Exemples d’études data science: Mesure de l’exposition d’enseignes commerciales au trafic (analyses de trajectoires, détections d’outliers, extrapolation de parcours, alignement de séquences, dbscan), optimisation de l’occupation des espaces de bureaux (agrégation spatio-temporelle, clustering des espaces, kmeans, analyse des séries chronologiques), prédiction d’affluence (régression, séries temporelles, ARIMA)
août 2018 - septembre 2019 | Malakoff, France

Edition de logiciels

OPENFIELD

Product Owner - Lead Data Scientist

Conception et déploiement de solutions Data Analytics en mode Agile.
Cas d’usage: Location Intelligence, Fréquentation des lieux, Smart Building, Optimisation de l’occupation des espaces, billetterie

- Conception et modélisation des traitements et processus data: collecte, profiling, anonymisation, filtrage, correction, enrichissement, croisement, agrégation, prédiction, alerting, monitoring, reporting, visualisation…

- Pilotage du développement de produit: recueils des besoins utilisateurs, définition d’un MVP, spécifications et priorisation des fonctionnalités, Rédaction des Epics/Users Story et alimentation du backlog, suivi du delivery (planning, budget, anticipation du risque, reporting), Coordonner l'avancement des fonctionnalités, recettes des fonctionnalités, analyse de performance, veille technologique

- Accompagnement aux différentes phases de développement de produit data science: analyse du besoin métier, analyse de faisabilité, POC, Pilote, industrialisation, maintenance.

Recommandations externes

Formations

Langues

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