À propos de Othmane
Je suis Senior Data Scientist/Machine Learning Engineer avec plus de 7 ans d'expérience. J'ai travaillé dans différents secteurs (automobile, marketing, retail), et j'ai de l'expérience sur Google Cloud Platform et Azure.
J'ai travaillé sur un large éventail de projets à différentes phases, de la partie amont (data engineering, preprocessing), la partie data science et développement de modèles, jusqu'aux phases industrielles (mise en production de modèles, MLOps). Je suis certifié sur Google Cloud Platform (Professional ML Engineer) et Azure (Data Scientist Associate).
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 15 km)
Expériences
- CarrefourSenior ML EngineerGRANDE DISTRIBUTIONoctobre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 8 mois)Massy, France• Mise en production de différentes scores d’appétence (e-commerce) et segmentations des clients Carrefour via des DAGs Airflow.• Mise en place de workflow MLOps end-to-end sur GCP avec Vertex AI.− Entraînement dans container Docker custom, et serving via API Flask.− Déploiement du modèle dans le Model Registry, puis inférences batch ouonline.− Evaluation du modèle via Vertex/Kubeflow Pipelines.− Monitoring et explicabilité du modèle.
- EkimetricsSenior Data ScientistCONSEIL & AUDITnovembre 2022 - février 2023 (3 mois)Paris, FranceContexte: le client est une agence média qui souhaite obtenir des estimations de l’impact des investissements marketing (TV, radio, presse, OOH) sur l’awareness et la considération de différentes marques.• Modélisation de l'impact en utilisant la méthodologie MMM (Marketing Mix Modeling).• Modélisation de 3 secteurs: assurance, tourisme et e-commerce.• Utilisation des modèles pooled avec clustering et PCA.
- Renault DigitalData ScientistAUTOMOBILEjanvier 2019 - novembre 2022 (3 ans et 10 mois)92100 Boulogne-Billancourt, FranceProjets:• Drift Control : détection des dérives dans des bancs de test moteur.• Usage Based Maintenance : estimation du niveau d’usure descommodités véhicule (pneus, freins) en fonction du type de conduite.• Conditional Based Maintenance : détection d’anomalies pour deuxuse cases : machines de remplissage et centres d’usinage.Autres• PoC Road Insight. Détection et visualisation de zones dangereuses enexploitant les données connectées.• Visites d’usines pour cadrage de projets potentiels.• Formations Data Science données aux experts métier.Tech stack : Python (sklearn, TensorFlow, xgboost etc.), Google Cloud Platform (Vertex AI, BigQuery, etc.) Kubeflow, Spark, Folium
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Formations
- Diplôme d'ingénieur des Mines, Computer ScienceEcole des Mines de Nancy2014Diplôme d'ingénieur des Mines, Computer Science
- Mathématiques, informatique, cryptologieUniversité Denis Diderot (Paris VII)2015Mathématiques, informatique, cryptologie