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Data Scientist

Paris, France

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Profil

Data Scientist diplômé de l’ENSAI, passionné par l’exploitation des données et l’Intelligence Artificielle. Fort d’une solide formation en Statistiques et Machine Learning, je souhaite contribuer à des projets innovants à fort impact.

Actuellement à la recherche d’un CDI/CDD en tant que Data Scientist / AI Engineer.

Expériences professionnelles

Orange, Châtillon · Avr.2025 ‑ Sept.2025

Data Scientist – Détection d’anomalies & ML

• Détection automatisée d’anomalies (label noise) pour robustifier les modèles de détection de fraude.
• Benchmark d’algorithmes de détection d’anomalies et sélection de la méthode la plus performante.
• Amélioration de l’accuracy de 78% à 85% après filtrage des données mal‑étiquetées.
• Validation régulière des résultats auprès de l’équipe pour orienter les choix techniques.
• Outils : Python, Scikit‑learn, NumPy, Pandas, Matplotlib, GitLab, mislabeled (librairie Orange) CREST, Rennes · Jun. 2024 ‑ Aoû. 2024 Data Scientist – Prévision de Séries Temporelles
• Implémentation de modèles de prévision de séries temporelles de températures.
• Comparaison de performances entre les approches statistiques (SARIMA) et les réseaux de neurones (LSTM).
• Scraping et exploitation de données historiques et géographiques depuis Météo‑France.
• Outils : Python, Keras/TensorFlow, Statsmodels, Scikit‑learn, Pandas, Matplotlib, NumPy, GitHub

Projets

GenAI – Système RAG pour l’analyse de documents techniques | LangChain, FAISS, LLM

• Développement d’un système de question‑réponse basé sur RAG pour interrogaion des documents techniques.
• Déploiement via une API FastAPI et une interface Streamlit pour faciliter l’accès aux résultats.

NLP – Analyse de sentiments des avis Amazon | NLTK, Transformers, FastAPI, Streamlit

• Analyse de sentiments des avis clients avec NLP et modèles Transformers (RoBERTa).
• Déploiement du meilleur modèle via API et interface Streamlit.

ML – Classification des nourrissons | Python, R

• Fusion et nettoyage de 7 bases de données médicales complexes par la correction d’anomalies de saisie
• Comparaison de modèles (SVM, Elastic Net) par validation croisée, atteignant 83% de précision avec le SVM.

Data Analyse – Analyse des ventes internationales | Python, PowerBI

• Analyse et visualisation des ventes internationales.
• Traitement des données et création d’un dashboard sous PowerBI.

Compétences

Langages : Python, SQL

Machine Learning : Scikit‑learn, XGBoost, Random Forest, SVM, Clustering, Time Series, NLP

MLOps & Déploiement : Git, FastAPI, Streamlit

Outils : GCP, Jupyter, PostgreSQL, PowerBI

Langues : Français (Courant), Anglais (TOEIC B2+), Arabe (Maternelle)

Education

Ecole Nationale de la Statistique et de l’Analyse de l’Information (ENSAI) · Rennes, France

Diplôme d’Ingénieur | Double Diplôme INSEA/ENSAI | Filière : Data Science

2023 – 2025

Institut National de Statistique et d’Economie Appliquée (INSEA) · Rabat, Maroc

Diplôme d’Ingénieur | Filière : Data Science

2021 – 2025