À propos de Khalil
Ingénieur en Science de la donnée et Statistique, diplômé de l'Ecole Supérieure d'Ingénieur Léonard de Vinci (majeure Data & Intelligence Artificielle). Fort d'une expérience de 4 ans en tant que Data Scientist/ML Engineer d'abord au sein d'Orange puis au SAMU centre 15 des Yvelines (Hôpital André Mignot), je serais heureux de vous accompagner dans vos projets, de la simple exploration de données à la construction de modèles complexes.
Technologies et frameworks
Langage de programmation : Python, PySpark, C, C++, R, SQL
Data Science / ML : Python, PyTorch, TensorFlow, Spark, Elasticsearch, Lightning, ClearML, OpenCV, Scikit-learn, LlamaIndex, LangChain, NEO4J, Multiprocessing, NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Selenium, AutoML, H2O, Flask API
Software / Cloud : Git, Azure, GCP, Docker, Kubernetes, Jupyter, VSCode, Databricks
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 30 km)
Expériences
- Milhano SASData scientist ML EngineerLUXEnovembre 2024 - avril 2025 (5 mois)Paris, France- Développement d'un chatbot IA (RAG) enrichi de données produits et destinés aux vendeurs, qui permet de fournirinstantanément un descriptif détaillé d'articles via une API web (FastAPI) (Composition, types de cuirs, caractéristiques)- Développement d'un pipeline d'enrichissement de données en extrayant les champs clés de factures avec Qwen 2.5 vLLM,traitement avec Polars et injection dans une base DuckDB- Création de dashboards qui analysent les ventes en fonction des heures, des saisons et des produits achetés(Power BI)
- SAMU 78Data Scientist / ML EngineerSANTÉ & BIEN-ÊTREdécembre 2022 - juillet 2024 (1 an et 8 mois)Le Chesnay, FranceDéfinition de la stratégie de valorisation de la donnée et mise en place des outils detraitement de la donnée avec la direction du SAMU (Gouvernance des données)• Mise en place de la nouvelle architecture cloud de l’entrepôt de donnée avec GCP etmigration des données (Oracle, BigQuery)• Création d’une pipeline de traitement de données médicales avec anonymisation afin dedévelopper un algorithme permettant de prédire les phénomènes de saisonnalité decertaines pathologies (grippes, bronchiolite, pathologies psychiatriques) pour adapter lesressources médicales (DataFlow, Times Series, LSTM, Gradient Boosting)• Extraction, transformation et chargement des données issues des rapports médicaux derégulation afin de nettoyer, fiabiliser et organiser cette donnée pour la construction desétudes statistiques• Construction d’algorithmes afin de clustériser les phénotypes de parcours de soinset de prédire les éventuelles réhospitalisations (Partitioning Around Medoids – PAM,Python)• Création et mise en production de dashboards qui analysent la répartition des appels parpathologies le département des Yvelines (Tableau /Power BI)
- Orange SAData ScientistTÉLÉCOMMUNICATIONSoctobre 2020 - octobre 2022 (2 ans)Paris, France• Mise en place de requête HSQL afin de traiter et analyser la donnée du Hub Data (Apache Hive, Hadoop)• Optimisation des pipelines de données pour réduire les coûts (Airflow)• Développement d’un RNN (LSTM) afin de détecter les incidents et les dysfonctionnements sur les domaines techniques (IoT, Roaming et OffresWholeSale)• Création de KPI et de Dashboard d’exploitation (Tableau Software, Grafana)• Automatisation des tableaux de bord sur la donnée mobile (Qlik Sense)
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Formations
- Ingénieur généralisteESILV2022Machine Learning, Deep Learning, NLP, NoSQL, Python for Data, DataViz, Statistique de la donnée, Base de données et interopérabilité, Probabilités numériques, Statistique inférentielle, Optimisation et Recherche Opérationnelle, Cloud and virtualization techniques, Graph and minning Soft Skills : Savoir vendre ses idées, Team Building, méthode Agile et Design Thinking
- Classe préparatoire MPSI/MPLycée Jeanne d'Albret2019