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Aperçu des emplois de Yassine,
freelance AMAZON EC2 habitant le Val-de-Marne (94)

• Head of Data Science

  Real Quality Rating Paris
  Jan 2019 - aujourd'hui

  - Profiling : définition des profils immobiliers en se basant sur les réponses d'un
  sondage organisé par RQR et en utilisant des algorithmes d'apprentissage
  automatique non supervisés (Méthodes de clustering) et la programmation R/Python.
  
  - Service d'imputation : détermination et développement d'une politique d'imputation
  des données manquantes en utilisant des algorithmes d'imputation (Random Forest,
  Predictive mean matching, Classification and regression trees et K-nearest neighbors)
  et la programmation R et python.
  transformation du service en API en utilisant plumber et fastApi.
  intégration du Producer/Consumer kafka avec l'API imputation en utilisant
  confluent_kafka.
  Intégration du CI/CD pour un déploiement automatique.
  déploiement de l'API sur Amazon EC2 en utilisant nginx, docker et dockercompose.
  
  - Modeling dashboard : prédiction de loyer des actifs clients sur la base de toutes les
  composantes de la qualité immobilière et de tous les indicateurs du marché
  immobilier (taux de vacance, valeur locative prime,...) en utilisant des algorithmes
  d'apprentissage automatique supervisé (Random Forest, Bagging tree, XGBoost) et la
  programmation Python/R et RShiny.
  transformation du service en API en utilisant plumber et fastApi.
  Intégration du CI/CD pour un déploiement automatique.
  déploiement du dashboard et des APIs sur Amazon EC2 en utilisant shonyproxy,
  nginx, docker et docker-compose.
  
  -Service de geocoding : Développement d'un outil de geocoding capable de convertir
  un géocode à une adresse en utilisant la programmation python.
  transformation du service en API en utilisant plumber et fastApi.
  Intégration du CI/CD pour un déploiement automatique.
  déploiement de l'API sur Amazon EC2 en utilisant nginx, docker et dockercompose.
  
  - Web Crawling/Scraping : Développement d'un outil de Scraping capable de collecter
  toutes les informations d'une page internet et les structurer dans une base de données
  en utilisant la programmation python.
  récupération et/ou création du sitemap du domaine à scraper.
  récupération du contenu de chaque url du sitemap et le structurer dans une base
  de données en utilisant pandas, requests et BeautifulSoup.
  transformation du service en API en utilisant fastapi.
  Intégration du CI/CD pour un déploiement automatique.
  déploiement de l'API sur Amazon EC2 en utilisant nginx, docker et dockercompose.
  
  - Développement Java : participation à l'amélioration des fonctionnalités et au
  développement de nouvelles fonctionnalités dans la plateforme client en utilisant la
  programmation Java.