Selim Mellouk

data scientist (ensae - essec)

Peut se déplacer à Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
1 mission
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Selim.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Paris et 100km autour

Préférences

Durée de mission
  • ≤ 1 semaine
  • ≤ 1 mois
  • entre 1 et 3 mois
  • entre 3 et 6 mois
Secteur d'activité
  • Agence & SSII
  • Arts & artisanat
  • Banque & assurances
  • BTP & construction
  • Conseil & audit
+9 autres
Taille d'entreprise
  • 1 personne
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
+2 autres

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (18)

Selim en quelques mots

Je viens de terminer le double diplôme ENSAE-ESSEC au cours duquel j'ai pu réaliser 6 stages en tant que Data-Scientist (1 en PME, 2 en startups, 1 en cabinet de conseil, 1 en institution publique et 1 en fond d'investissement). Pendant ces stages, j'ai implémenté des modèles de Machine Learning : en risque de crédit pour de la prédiction de défaut, dans le domaine de l'énergie pour la prédiction de la température intérieure d'habitations...

Récemment, j'ai privilégié le NLP, en tant que research assistant à Sciences Po, en stage à la BdF et dans un fond d'investissement. J'ai pu me familiariser avec de nombreux packages et algorithmes. Je me suis aussi chargé de l'intégration de ces algorithmes au sein d'une app et de leur mise en production sous forme de microservices avec Docker/Kubernetes/GCP.

J'ai toujours gardé un pied dans l'enseignement, j'ai été colleur en classes préparatoires, teacher assistant dans un bootcamp Data Analytics et chargé de TD à l'ESSEC et à La Sorbonne.

Expériences

Foundamental

Banque & assurances

Data Scientist Intern

Berlin, Allemagne

janvier 2020 - avril 2020

Foundamental est un fond d'investissement qui opère dans l'industrie de la construction

- Développement d'algorithmes de classification supervisée et non supervisée
Technologies: spaCy, gensim, scikit-learn, pandas

- Déploiement de ces algorithmes sur Google Cloud Platform (microservices)
Technologies: Flask, Flask-restful, SQL, Docker et Kubernetes

Sciences Po

Centres de recherche

Assistant de recherche en Natural Language Processing

Paris, France

octobre 2019 - Aujourd'hui

AutoEntrepreneur

Education & e-learning

Freelance

juin 2019 - Aujourd'hui

IronHack : Teaching Assistant
- IronHack est un bootcamp où l’on se forme à la programmation : 12 heures hebdomadaires de cours de Python
- En tant que Teaching Assistant, nous accompagnons les élèves, les aidons à mener à bien leurs projets et corrigeons ces derniers.

IPSSI : Formateur en Django
- Formation en Django d'une semaine dispensée aux élèves de 4ème année du track WebDev

ESSEC Business Schoool

Education & e-learning

Chargé de TD (Prof. Olga Klopp)

Paris, France

janvier 2019 - mai 2019

Recommandations externes

Formations