Saoussen Chaouch

Machine learning engineer | Data Scientist

Salaire / Taux journalier

Paris, France

Freelance, ouvert au CDI

Peut venir sur site

Expertises

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À propos

Introduction

Passionnée par la data science, j'ai obtenu un Master en Data Science à l'Université Paris Diderot, ce qui m'a permis d'acquérir une solide base théorique et pratique dans l'analyse de données et le machine learning. J'ai ensuite eu l'opportunité de mettre en pratique ces compétences en tant que Data Scientist chez ConexCap Finance au Luxembourg, où j'ai travaillé sur des projets concrets d'analyse de données et de modélisation prédictive, renforçant ainsi ma compréhension des enjeux business. Afin d'approfondir mes connaissances et de diversifier mon expertise, j'ai récemment complété une formation Chef de Projet en Intelligence Artificielle chez Datascientest, en partenariat avec Mines Paris PSL, qui m'a permis d'obtenir un diplôme RNCP 7. Cette formation allie trois domaines essentiels : Data Science, MLOps et Digital Product Management (DPM), ce qui m'a permis de maîtriser la gestion de projets IA et le déploiement de modèles en production à grande échelle. Aujourd'hui, je suis à la recherche de nouvelles opportunités dans les domaines du Machine Learning et de la Data Science, avec un intérêt particulier pour des rôles de Machine Learning Engineer ou Data Scientist. Mon objectif est de contribuer à des projets innovants en apportant des solutions basées sur les données, afin d'optimiser les processus, améliorer la prise de décision et maximiser l'efficacité des entreprises.

Liens

Expérience de travail

chef de projets data scientist

ConexCap

juil. 2019 - déc. 2019

6 mois

Luxembourg

Stage de fin d'études : • Audit qualité et nettoyage des données. • Création et maintenance hebdomadaire de la pipeline de données. • Etude de profils et prospects (Business Intelligence). • Développement d’outils de test de qualité/ complétude des données. • Développement de méthodes de scoring et de priorisation : Prédire et calculer la probabilité qu’un dossier client soit instruit (Régression logistique (Rstudio), XGBoost (Python)). • Analyse de données démographiques et socio-économiques. • Construction d’un benchmark. • Etablir le rapport annuel : Bilan 2019 et objectifs 2020 Tester les performances des KPIs (indicateurs clés de performance). Réalisation de tableaux de bords stratégiques (Google Analytics) comportant : - Le nombre de dossiers pour chaque statut - Les causes de l’échec d’un passage d’une étape à une autre - La durée moyenne de conversion d’un statut à un autre - Le taux de conversion par cohorte - Les objectifs qui en découleraient pour 2020 • Aider dans l’organisation d’un événement en collaboration avec Dinar Standard et Salaam Gateway.


Formation

DataScientest.com

Master 2 Machine Learning Engineer - Diplôme certifié par Les Mines Paris Tech | PSL

2024 - Présent

2 ans 8 mois

Activités et associations : Formation complète et certifiante, structurée en trois modules complémentaires : Data Science, Data Product Management (DPM), et MLOps, permettant une maîtrise complète de la chaîne de valeur de l’IA, de l’analyse des données à la mise en production des modèles.

Compétences clés acquises : Data Science : Analyse de données, modélisation statistique et Machine Learning. Expertise en Python, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, et PyTorch. ✅ Projet : Conception d’un modèle prédictif pour estimer les émissions de CO₂ des véhicules légers et identifier les facteurs déterminants. Data Product Management (DPM) : Intégration des développements IA aux objectifs stratégiques de l’entreprise, création de business cases, et optimisation de l’expérience utilisateur. ✅ Projet : Amélioration du business case du site BackMarket, avec une attention particulière à l’expérience utilisateur et à l’alignement des objectifs commerciaux. MLOps : Mise en production des modèles IA, gestion des pipelines avec Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, FastAPI, et sécurisation des APIs. ✅ Projet : Création d’un système de prédiction des accidents de la route, intégrant des pipelines CI/CD et des outils de suivi des performances.

Université Paris Diderot

Master Ingénierie Statistique et Informatique, de la Finance, de l'Assurance et du Risque (ISIFAR), Big data et Finance

Mathématiques financières - Probabilités - Statistiques - actuariat - analyse des données - Bases de données (SQL) - Produits de l'Assurance - Programmation C -

Pierre and Marie Curie University

Licence, Mathématiques appliquées

Université Paris Diderot

Master Ingénierie Statistique et Informatique, de la Finance, de l'Assurance et du Risque (ISIFAR), Big data et Finance

Mathématiques financières - Probabilités - Statistiques - actuariat - analyse des données - Bases de données (SQL) - Produits de l'Assurance - Programmation C -


Licences et certifications

Prometheus et Grafana

Délivré le : déc. 2024

Certifié par DataScientest.com

Kubernetes

Délivré le : nov. 2024

Certifié par DataScientest.com

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