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Exemple de missions d'Ismahen,
Data Scientist freelance

  • Enseignante d’Intelligence Artificielle

    Kedge Business School
    Jan 2022 - aujourd'hui

    Création d’une société de conseil
    • Elaboration du syllabus
    • Conception et planification des supports de cours et examens

  • Data Engineer / Data Scientist Senior

    Solvay
    Jan 2021 - aujourd'hui

    Optimisation de la tarification et maximisation de la marge
    • Optimisation de la tarification et maximisation de la marge (Machine Learning)
    • Recueil du besoin client et création d’une Webapp
    • Mise en place d’une stratégie adaptée
    • Extraction, mise en forme et exploitation de données
    • Mise en place et gestion du planning projet
    • Migration des données sur GCP
    • Migration de projets vers Dataiku
    • Extraction, mise en forme et exploitation de données
    • Mise en place et gestion du planning projet
    → Augmentation du chiffre d’affaires de 210 millions d’euros pour l’année 2022

  • Lead Data Scientist

    TF1 GROUP - Gamned
    Jan 2018 - Jan 2021

    Mission : Mise en place de la stratégie & de l’infrastructure Data
    • Recueil et analyse des besoins métiers
    • Évaluation, chiffrage des évolutions
    • Rédaction de dossier de recherche scientifique en vue de brevet et CIR
    • Choix des technologies (Analyse de coûts et performance)
    • Conception de modèles prédictifs
    • Création d’algorithmes d’automatisation de type RTB (Real Time bidding)
    • Optimisation et supervision des jobs déjà existants
    • Proposition de solutions afin d’améliorer le SI existant (revue de l’architecture applicative)
    • Revue du code afin d’améliorer les performances
    • Homologation fonctionnelle des évolutions
    → Gestion d’un budget de 7 millions d’euros. Augmentation de la marge nette de 37%

  • Data Scientist

    Capgemini
    Jan 2018 - Jan 2018

    Mission pour Webikeo : Mise en place de systèmes de recommandation
    • Recueil du besoin
    • Collecte et Nettoyage des données
    • Consolidation, ACP et Factorisation de matrices
    • Gestion des sparce matrices problems
    • Mise en place d’un algorithme de type « content based »
    • Mise en place d’un algorithme de type « filtrage collaboratif »
    • Mise en place de solution « Hybrid combined »
    • A/B testing

  • Poste : Data Scientist

    Entreprise : PGA MOTORS
    Jan 2017 - aujourd'hui

    Segmentation de marché :

    Segmentation du marché des clients de PGA Motors Dans le but d’affiner le mailing et d’augmenter la connaissance du client, approche microéconomique : analyse des comportements du client et recoupe des comportements similaires

    Algorithmes utilisés : J'ai utilisé, entre autre : K-means ,KNN (Python, ScikitLearn)

  • Data Scientist

    Blue DME
    Jan 2017 - Jan 2017

    Mission pour RENAULT : Scoring de chaleur en vue d’un reciblage (emailing et téléphonique)
    • Collecte des données
    • Nettoyage et Analyse des données
    • Normalization des données
    • Classification et prédiction avec les algorithmes de Data Mining
    → Reciblage de 91% des prospects potentiels. Augmentation des leads de 22%
    Mission pour PGA MOTORS (Porsche, Audi, Volkswagen) : Segmentation de marché
    • Collecte, Nettoyage et Analyse des données
    • Normalisation de la data
    • Web Scrapping
    • Création de personae (méthode RFM + Machine Learning)
    • Classification et prédiction avec les algorithmes de Data Mining
    → Segmentation de la clientèle des 600 000 clients annuels.

  • Data Scientist (Projet de fin d’études)

    Chambre de Commerce et d’industrie
    Jan 2016 - Jan 2017

    Mission : Digitalisation des procédures de la CCI
    • Estimation de la valorisation des entreprises à céder
    • Prédiction des cessions d’entreprises
    • Système de recommandation

  • Poste : Data Scientist

    Entreprise : Renault (India)
    Jan 2015 - aujourd'hui

    Prédire l’achat d’un véhicule à partir du site web :
    Scoring de chaleur : A partir du parcours client sur le site web prédire la probabilité
    que ce dernier achète un véhicule. A la suite de l’algorithme prédictif, 82% de bonnes
    prédictions (Attente client : 75% de bonnes prédictions)

    Technologies utilisées : Python, MongoDB, AWS, Hadoop
  • Poste : Data Scientist

    Entreprise : Webikeo
    Jan 2015 - aujourd'hui

    Systèmes de recommandation :

    Réalisation de 3 systèmes de recommandation (inspirés du modèle Netflix), algorithme de popularité, content based algorithm ( basé sur le contenu des vidéos), collaborative filtering ( filtrage collaboratif : basé sur la similarité des client de la base de données)

    Technologies utilisés : Python, HTML, CSS, JavaScript, PHP , KNN(ScikitLearn)
  • Poste : Data Scientist

    Entreprise : La Centrale
    Jan 2014 - aujourd'hui

    Mise en place d’un pricing automatisé :
    Mission effectuée pour la société de vente de véhicules en ligne. Le but étant de prédire le prix des véhicules d’occasion en ligne à l’aide de la description des véhicules
    (Marque, Modèle, Année…).
    6% de MAPE obtenue (attente client : MAPE inférieur à 15%)

    Technologies utilisées : Python, AWS
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