À propos de Yassir
Développeur Python, API et Data Scientist, passionné par l'IT. Mon expertise principale réside dans le développement d'API REST, de GraphQL et de microservices, où je conçois des solutions robustes et performantes. En tant que spécialiste en data science, j'excelle également dans le machine learning, l'analyse de données et la visualisation en utilisant Python, ce qui me permet de répondre efficacement aux besoins variés des entreprises.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- La Banque Postale - ConformitéData ScientistBANQUE & ASSURANCESoctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)Paris, France
- Conception, développement et industrialisation de scénarios de détection d’abus de marché (Insider Trading, Manipulation de cours, Wash Trades, Layering/Spoofing) sous Dataiku.
- Implémentation des scénarios en Python / PySpark, exploitation des EDB et orchestration via les pipelines Dataiku (recipes, datasets, automation).
- Construction du BUILD en deux phases :
- Phase 1 : développement de règles basiques (seuils, heuristiques, indicateurs comportementaux).
- Phase 2 : optimisation via Machine Learning (anomaly detection, clustering, scoring, features temporelles).
- Activités RUN : monitoring de performance, tuning des paramètres, optimisation des temps de calcul et validation des scénarios en production.
- Production d’analyses et extract ad hoc (SQL, Python) et génération d’indicateurs clés liés à la surveillance des abus de marché.
- Contribution au data lineage, gouvernance et mise à jour du dictionnaire de données Colibra (métadonnées, définitions fonctionnelles, mapping technique).
- Renforcement du dispositif de contrôle grâce à la création de features avancées, KPIs, logs d’exécution, dashboards de suivi.
- SoonGoData ScientistAUTOMOBILEdécembre 2025 - février 2026 (2 mois)Paris, France
- Conception et mise en production d’une architecture data & machine learning pour évaluer le potentiel d’électrification de flottes automobiles d’entreprise.
- Développement d’un modèle de scoring d’éligibilité à l’électrique (analyse des usages véhicules, probabilité de trajets > 300 km/jour, split train/test 70/30).
- Développement d’un modèle de prédiction des coûts locatifs pour estimer l’impact financier d’un passage à l’électrique.
- Déploiement des pipelines ML sur AWS (Lambda / ECS), automatisation des rafraîchissements quotidiens via EventBridge (cron) et mise en place d’un système de monitoring & alerting.
- Création de tables PostgreSQL exposant les scores et indicateurs, optimisées pour requêtage (indexation complète, compatibilité GraphQL).
- Construction d’une vue SQL consolidée intégrant : données véhicules, kilométrage moyen, fin de contrat, impacts financiers (location, fiscalité, carburant) et gains CO₂ (usage + production).
- Intégration d’APIs externes (géocodage, données publiques) pour déterminer l’éligibilité à l’installation de bornes de recharge à domicile.
- Collaboration avec équipes produit et data pour cadrage métier, validation des hypothèses financières et environnementales.
Stack : Python, SQL, PostgreSQL, AWS (Lambda/ECS, EventBridge) - Saint MaclouData Scientist & API DeveloperCOMMERCE DE DÉTAILaoût 2023 - septembre 2025 (2 ans et 1 mois)Lille, France
- Création du premier modele Machine Learning de predictions des ventes chez Saint-Maclou avec SK-Learn et SnowPark.
- Analyse Clients : Segmentation Client avec Apprentissage Non-Supervisé (K-Means) et extraction des profile clients chez ST-Maclou.
- Analyse Sentimentale des Conversations et Commentaires Clients avec le NLP sur Snowflake.
- Déploiement des Pipeline du Modele sur SnowFlake, en utilisant Git et AirFlow, executer chaque debut de mois.
- Création de l’API Tracking et Devis en REST avec NodeJS Express, Snowflake et Mongodb.
Avis
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Formations
- Master Data et Intelligence ArtificielleUniversité catholique de Lille2023
- Licence Professionnelle : Traitement et Analyse des données Massive (Big Data)Ecole Supérieur de Technologie2022
Certifications
- IBM Data ScienceIBM2022