À propos de Yassine
I am a Data Scientist and Manager, a graduate of MP preparatory classes and Ecole des Mines de Nancy. I have worked on diverse projects spanning various industries such as banking, e-commerce, education, geotechnics, and structural engineering. My expertise lies in data analysis, machine learning, deep learning, and model deployment. With my industry experience and a passion for continuous learning, I bring original contributions to the projects I undertake.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Bouygues Travaux PublicsResponsable du service monitoringBTP & CONSTRUCTIONmars 2017 - février 2022 (4 ans et 11 mois)Vitry-sur-Seine, France• Définir les cartes géospatiales des risques en fonction des indicateurs de risque et des facteurs géotechniques, humaines, infrastructurelles et de vulnérabilité. (Qgis, Arcgis, SIG, MySQL).• Prédiction des déformation des conduites sensibles (GRT gaz, GRDF, réseaux SIAAP) avec les modèles numériques et la prise en compte du comportement des matériaux (Fatigue, limite d’élasticité, rupture etc).• Réalisation des prédictions des tassements des bâtiments et les déformations des structures (contraintes et déformations).• Montage des dashboards permettant de mettre en avant les valeurs des métriques de risque et le déclenchement automatique des alertes (Power BI).• Tester et approuver le fonctionnement du système de surveillance et l'adapter à la planification et aux travaux.• Reporting des analyses et des paramètres de risque.• Management de l'équipe de traitement des données et de prédiction.• Collaborer avec les ingénieurs de structure et les techniciens afin d'affiner l'analyse des phénomènes et les irrégularités dans les données de surveillance.• Identifier les phénomènes saisonniers ayant impact sur les données enregistrées.• Nettoyage et visualisation des données.• Éditer des rapports de surveillance, des données géospatiales et d'analyse des données (hebdomadaire et mensuelle).• Analyser les phénomènes et les irrégularités dans les données de surveillance et mettre en place filtres appropriés
- Caisse des dépotsData scientistBANQUE & ASSURANCESfévrier 2022 - octobre 2022 (8 mois)Paris, France• Prétraitement des données, features engineering et entrainement des modèles de classification supervisée (Xgboost, LightGBM, CatBoost) destinée à la prédiction de la faillite d’un client (MongoDB, Python, Pandas, Sklearn).• Gestion du déséquilibre des classes avec les méthodes SMOTE et d’undersamlping adaptées et évaluation des résultas avec l’AUC.• Création de métriques métier suivant la description du client.• Tracking d’expérimentations et le stockage centralisé des modèles via MLFlow• Génération du dashboard de scoring avec Streamlit.• Création d’une API python avec Flask du modèle de scoring.• Création du dashboard de reporting sous forme de tableau HTML pour l’analyse du data drift avec Evidently.• Mise en place d’un pipeline de déploiement continu sur GitHub puis sur Azure service avec Git et GitHub Actions.• Mise en oeuvre des tests unitaires automatisés de déploiement avec Pytest.
- FevertokensData scientist et analystHIGH TECHoctobre 2022 - août 2023 (9 mois)Paris, France[Data scientist] • [Classifcation de produits avec du Machine learning] • [github.com/Yassaadi/NLP_CV]• Preprocessing of textual data (Cleaning, Lemmatization, Normalization, etc.).• Prétraitement de données textuels (Nettoyage, Lemmatisation, Normalisation etc.).• Tokenisation des textes de description des produits (NLTK tokenizer, BERT tokenizer). Comparaison des vectorisations (TF-IDF, Bag of Words, Glove, Fast-text, Word to vec, BERT, universal sentece encoder).• Clustering des descriptions des produits avec k-means et représentation spatiale des résultats avec TSNE.• Prétraitement des images et extraction de leurs features avec des modèle CNN (ResNet et VGG-16/ Tensorflow, Spacy).• Extraction des features des images des produits avec SIFT.• Clustering des descriptors avec un k-means et vectorisation avec la taille des clusters.• Représentation spatiale des vecteurs images avec TSNE et PCA.• Etude de faisabilité du clustering avec l’indice de rang (ARI).[MLops engineer] • [Deploiment d’un modèle Deep Learning dans le cloud]• [github.com/Yassaadi/Scaling_cnn_emr]• Déploiement de Mobilenet V2 sur AWS.• Parallélisation des calculs avec Pyspark.• Préparation de l’environnement BigData sur AWS pour le stockage des images (S3).• Création des clusters de calcul (EC2, EMR).• Installation des extensions/libraires nécessaires avec le bootstrapping.• Gestion des accès aux clusters de calcul ainsi que les droits correspondants (IAM).
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