Bienvenue sur le profil Malt de Usama !
Localisation et déplacement
- Localisation
- Les Mureaux, France
- Peut travailler dans vos locaux à
-
- Les Mureaux et 50km autour
- Paris et 30km autour
Préférences
- Durée de mission
-
≥ 6 mois
- Secteur d'activité
-
Préfèrerait :
- Commerce de détail
- E-commerce
- Edition de logiciels
- Energie
- Grande distribution
+5 autresPréfèrerait éviter:- Banque & assurances
- Défense & armée
- Vins & Spiritueux
- Agence & SSII
Vérifications
Charte du freelance Malt signée
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Langues
Catégories
Compétences (24)
- BigData
-
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- Databases
-
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- Data Science
-
-
- Testing
-
- Operating system
-
Usama en quelques mots
Mon parcours professionnel m'a permis de combiner des connaissances en software engineering et des capacités d'analyse de données. Cela m'a également permis, au fil des ans, de contribuer au développement de divers pipelines IA pour de grandes entreprises dans les domaines de l'énergie et de la finance.
Expériences
Crédit Agricole SA - Groupe Crédit Agricole
Banque & assurances
Data Engineer / MLOps Engineer - En tant que freelance
Mettre en oeuvre des solutions pour aider les data scientists à déployer des modèles ML distribués en production.
Missions:
- Développement de code élégant et simple pour des architectures et des applications performantes, fiables et maintenables.
- Développement, packaging et déploiement de la solution interne d’AutoML distribuée avec Spark/H2O.aio
- Conception et développement d’un template PySpark qui permet d’automatiser le packaging des dépendances et le déploiement des jobs Spark sur des plateformes HDP isolées avec (Shell/PEX (cluster pack)/Gitlab CI/CD)
- Mise en place et maintenance des chaînes CI/CD (Gitlab CI)
- Mise en place de tests continus, automatisés (unitaire, d'intégration, de non régression et de charge) et de coverage.
- Migration des assets de production Spark 2.2 -> 2.4, HDP -> CDP
- Débogage et optimisations des jobs Spark dans HDP
- Développement dans un environnement agile
BNP PARIBAS - BNP
Banque & assurances
Data Scientist / Engineer - En tant que freelance
Assurer une R&D activable en Data Science et IA :
-Rechercher, tester et valider l'apport d'approches innovantes (NLP, Computer Vision, Speech Recognition, Boosting) sur des problématiques métiers Data Driven (détection de la fraude, recherche sémantique, scores d'appétence, efficacité opérationnelle, interprétation de modèles)
-Contribuer le cas échéant à mettre en production des solutions adéquates répondant à ces problématiques grâce à la plateforme interne d'industrialisation en production de projets Python intégrant des principes BizOps et des capacités d'exposition étendues : Batch, Streaming, API, Webapp
Missions
- Développement de code élégant et simple pour des architectures et des applications performantes, fiables et maintenables.
- Mise en place et maintenance de la chaîne CI/CD
- Mise en place de test et de coverage sur l’ensemble de l’architecture logicielle
- Mise en production et run de pipeline machine learning en Python
- Monitoring des modèles en production avec des webapp (streamlit/dash)
- Entraînement et déploiement en production d'un modèle de détection d'usurpation d'identité dans le cadre de la lutte contre la fraude:
-> Extraction et transformation d'environ 700 Gb de données avec PySpark
-> Inférence en moins de 500 ms avec un modèle type boosting
-> Inférence en streaming (1 million d'events par jour)
- Mise en production d'un modèle de détection de fraude chèque:
-> Conversion d'un code SQL en Python pour pouvoir inférer en quasi temps réel (batch vers micro batch processing)
- Optimisation : conception d'un solveur python (solution interne) permettant de résoudre un programme d'optimisation sous un grand nombre de contraintes non linéaires dans le cadre de sollicitations marketing
- Extraction, manipulation, valorisation & visualisation d'un grand volume de données (> 700 gb)
Boursorama - Société Générale
Banque & assurances
Data Scientist / Engineer
Activités de Data Science et Data engineering au sein du DataLab de Boursorama, j'ai participé à la mise en place, l'évolution et la maintenance :
- d'une plateforme Data Lake-de l'alimentation du Data Lake
- de plusieurs projets (Détection de fraudes, normalisation des logs du SI, prédiction des futurs meilleurs clients)
Missions:
- Création et industrialisation d'un système de recommandation de produits financiers en utilisant le collaborative filtering en Spark/Scala et MLlib
- Détection de fraude dans les demandes de crédit personnel (MLlib, Scala)
- Scoring des moments de vie des clients pour la détection de fraude en Scala (régression linéaire)
- Normalisation des logs du SI
- Extraction, manipulation, valorisation & visualisation d'un grand volume de données (Spark/Scala/Hadoop/SQL/Tableau/Python)
Recommandations externes
Consultez les recommandations qu'a reçues Usama