Henintsoa Raza

Data Scientist

Salaire / Taux journalier

Paris, France

Mobilité : Paris

Freelance

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Expertises

pandasData SciencePythonMachine LearningNLP / Natural Language ProcessingLLMs / Large language modelsData AnalysisNumPyTensorFlowDeep LearningIAscikit-learnPyTorchRequêtes SQLGitData ScientistSQLite

Langues

Français (Maternelle)Anglais (Courant)Espagnol

À propos

Introduction

Data Scientist (ML & DL) avec plus de 3 ans d’expérience, j’accompagne les équipes à concevoir, entraîner et déployer des modèles qui génèrent un impact concret : prédiction, automatisation, optimisation et amélioration continue.

Liens

Expérience de travail

Ministère de l'Intérieur

sept. 2022 - Présent

4 ans 2 mois

Paris, France

Lead Data Scientist

déc. 2024 - Présent

1 an 11 mois

Paris, France

Contexte : Développement et supervision des projets de détection d’anomalies de la section Missions : - Pilotage d’un squad de 3 data scientists répartis sur 4 projets - Détection d’anomalies sur les voyages à l’étranger - Détection d’anomalies sur les logs d’authentification Techno: - Python - Pandas - Sklearn - Streamlit - Pyod - SHAP

Data Scientist

sept. 2022 - déc. 2024

2 ans 4 mois

Paris, France

Contexte : Développement d’outils NLP au service des enquêteurs et analystes dans un environnement opérationnel exigeant Missions : - Entrainement de modèles de trad pour langues à faibles ressources - Détection d’éléments techniques liés à la cryptomonnaie - Traduction massive de données dans un contexte tempssensitif => division par 7 du temps de traitement de 800k messages Techno: - Python - Pandas - Matplotlib - Transformers - Streamlit

Data Scientist

RAG eval harness

mai 2026 - juin 2026

2 mois

Paris, France

Contexte : Assistant RAG sur corpus service-public.fr (~3 500 fiches), conçu autour d'un protocole d'évaluation reproductible du retrieval et de la génération Missions : • Implémentation d'un pipeline RAG hybride (BM25 + dense + reranking) • Benchmark de 4 stratégies de retrieval (Recall@k, MRR, nDCG) • Évaluation génération : hallucinations, citations, refus, sorties JSON • Inférence on-prem (Qwen3-8B) vs API : mesure latence & coût par requête

Data Scientist

Capgemini

févr. 2021 - août 2021

7 mois

92130 Issy-les-Moulineaux, France

Contexte : Automatisation du traitement de cahiers des charges via le rapprochement d’exigences sémantiquement similaires. Missions : - Évaluation et diagnostic de la solution existante - Benchmark et comparaison de modèles NLP - Développement d’un pipeline d’Active Learning Techno: - Python - Pandas - Sklearn - Transformers - Hugging Face


Formation

ECE. Ecole d'ingénieurs. Engineering School.

Diplôme d'ingénieur, Ingénierie électronique et informatique

2016 - 2021

6 ans


Licences et certifications

Natural Language Processing with Probabilistic Models

Délivré le : févr. 2021

Certifié par Coursera

Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces

Délivré le : janv. 2021

Certifié par Coursera

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