Acerca de Adel
Je transforme vos données en modèles de décision et solutions IA réellement utilisables en production : scoring, détection d’anomalies, et LLM/RAG (recherche sémantique sur documentation interne).
Approche pragmatique orientée impact :
KPI → POC → validation métriques → industrialisation.
Ce que je réalise (livrables concrets)
- Scoring & segmentation : churn, risque/fraude, lead scoring, priorisation, qualification (modèles + features + évaluation + interprétabilité).
- Détection d’anomalies & monitoring : comportements atypiques, alerting, dérives, qualité de données (métriques + seuils + suivi).
- LLM / RAG & NLP : recherche sémantique, extraction d’informations, classification, résumé, automatisation documentaire avec sources/citations.
- Data visualisation / reporting : dashboards et reporting automatisé (selon vos outils).
Méthode de travail
Cadrage rapide (objectif + KPIs) → prototype fonctionnel → mesure (métriques) → recommandations → mise en production (tests, logs, doc, code versionné) + transfert aux équipes.
Stack : Python, SQL, pandas, scikit-learn, XGBoost, PyTorch/TensorFlow, FastAPI, Streamlit, LangChain/Langgraph.
Objectif : livrer des solutions robustes, compréhensibles et utilisées par vos équipes.
Francés
Bilingüe o nativo
Inglés
Bilingüe o nativo
Alemán
Competencia profesional básica
Español
Competencia profesional básica
Acepta trabajo presencial
Paris (hasta 50 km)
Experiencia
- TF1Data ScientistCINE & AUDIOVISUALseptiembre de 2025 - Hoy (9 meses)92100 Boulogne-Billancourt, France
- Contribution à l’ensemble du cycle de vie data science pour les équipes Ad Sales et B2C: collecte, préparation des données, modélisation, déploiement et monitoring.
- Conception et optimisation de modèles ML/DL (systèmes de recommandation, vision par ordinateur, séries temporelles) avec Databricks, Azure, Snowflake et Cassandra.
- Structuration, nettoyage et agrégation de sources de données hétérogènes (historique utilisateur, bases CRM, métadonnées) afin de traduire les besoins métier en solutions data.
- Suivi des performances des modèles et détection de la dérive (drift) ; mise en place de contrôles et de reportings pour garantir la fiabilité des modèles dans le temps.
- Fund Channel - AmundiData ScientistBANCA & SEGUROSfebrero de 2025 - julio de 2025 (5 meses)Luxembourg, Luxemburgo
- Développement et optimisation d’applications Python pour automatiser des processus financiers, réduisant les temps de traitement de 70 %.
- Mise en place de pipelines CI/CD avec Jenkins pour automatiser les tests et les déploiements, avec un taux de réussite supérieur à 95 %.
- Conception d’un workflow RAG (LangChain, FAISS, OpenAI) pour l’extraction d’informations et la synthèse, appliqué à plus de 1 000 pages de documents financiers.
- Collaboration étroite avec les équipes métier pour traduire les enjeux en solutions techniques, via des cycles de retours itératifs.
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- Preparatory Classes for Engineering Schools – PCSI/PSILycée du Parc des Loges2023Preparatory Classesfor Engineering Schools – PCSI/PSI