Kaies L.

DATA SCIENTIST

761 dollar
Freelancer
6 ans
Paris, FRANCE

Mon expérience

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PeriosystemMarch 2018 - Présent

Mise en place d'un ensemble de modèles permettant la prédiction de l'absentéisme au sein des cabinets dentaires. Au sein de PERIOSYSTEM j'ai :


* Projet 1 :


* Mis en place une architecture propres au modèles prédictifs.

* Préparé l'environnement d'exécution des algorithmes Python.

* Exploité une base de données NoSQL (MongoDB)

* Analysé les données en provenance de l'application PERIOSYSTEM.

* Nettoyé les données en provenance de l'application PERIOSYSTEM.

* Mis en place un algorithme de réduction de dimensionnalité (PCA).

* Créé des segments suivant chaque rendez-vous inscrit par les patients des cliniques dentaires.

* Mis en place des modèles prédictifs permettant de prédire la nature du rendez-vous.

* Evalué les modèles construit suivant plusieurs critères d'évaluation.

* Déployé les modèles suivant le micro-framework FLASK.

* Créé des algorithmes correctifs (Correction de fichiers JSONs)

* Mis en place une stratégie de « Quality Insurance ».

* Assuré la portabilité et la maintenabilité de la solution.

* Assuré l'adaptation de la solution au changements possibles lors du processus du développement de l'application PERIOSYSTEM.

* Effectué les tests de performances des modèles déployés.

MOTS CLES : Python (2.7, 3.x) , FLASK, Pandas, Pip, Numpy, Sklearn, PCA, Kmeans, Random Forest, Naïve Bayes, JSON, MongoDB, Postman, REST, Agil SCRUM, CRISP DM.


* Projet 2 :

Afin d'optimiser les différents processus des ressources humaines chez les ESN Française, j'ai :


* Mis en place une logique métier allant de la candidature au positionnement des ressources.

* Crée et testé les processus adéquats (Recrutements, Formations, Positionnements)

* Mis en place des algorithmes en Python afin d'extraire toutes les informations sur le résumé des ressources/candidats.

* Utilisé une base de données en Graph pour la gestion des données collectées.

* Créé des algorithmes de Matching entre les différents profiles afin d'organiser des sessions de formations.

* Créé des algorithmes de Matching entre les profiles et les différentes missions sur le marché.

* Créé des algorithmes visant à valider un profile candidat lors des sessions de recrutements.

* Mis en place un tableau de bord ( Python Seaborn, Plotly)

MOTS CLES : Python 3.x, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Seaborn, Plotly, Node4j, Natural language processing, Natural Language understanding.
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Kaggle MercariDecember 2017 - March 2018

Au sein d'une équipe de junior « Data Scientist » j'ai pu faire évoluer mes compétences en ce si vaste domaine, j'ai :


* Analysé le marché japonais de vente en ligne.

* Etudié les techniques de mise en place des prix.

* Etudié la psychologie des acheteurs et l'influence des textes descriptifs sur le prix des produits.

* Mis en place un système de fouille de données textuelles (Python NLTK)

* Observé les facteurs influents lors du « Pricing » du produit.

* Mis en place un modèle régressif prédictif.

* Optimisé les scripts en termes de ressources matérielles et complexité temporelles.

MOTS CLÉS : Python, NLTK, Natural Language Processing (NLP), Psychologie, Pricing, Text Mining,
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Barac IOJuly 2014 - November 2014

2017 mois)
Data Scientist


* Projet 1 :

Mise en place d'une architecture BIG DATA permettant d'analyser le trafic crypté en temps réel. Au sein de Barac j'ai :


* Mis en place une topologie STORM opérant en temps réel. (Java)

* Assuré le transport d'un flux continue de données (Apache Kafka).

* Préparé les données opérant sous la couche réseau du modèle OSI.

* Collecté des sources de données diversifiée ( Fichiers « .pcap »)

* Etudié les cas d'usage de la cybersécurité par rapport aux différentes attaques cyber criminelles.

* Mis en place un système automatique de « Parsing » de données.

* Etudié l'influence des facteurs majeurs lors d'une éventuelle analyse prédictive.

* Etudié l'impact de la cybercriminalité comme étant le facteur majeur de mes analyses.

* Préparé un modèle de classification prédictif.

* Assuré la détection des anomalies ainsi que des échantillons nouveaux.

* Testé le modèle en performance ainsi qu'en complexité.

* Mis en place un script Python opérant en temps réel.

* Assuré une interconnexion entre les différents nœuds de l'architecture.

* Optimisé les scripts Python.

* Assuré l'historisation ainsi que la visualisation en temps réel des résultats de prédiction.

* Assuré la détection des SQL Injections, attaques DOS/DDOS, attaques XSS ...

MOTS CLES : Java 8, Apache Storm, Apache Kafka, Python, Python Parsing, SQL Injections, DOS/DDOS, XSS, pig, hive, Hbase, PhoenixDB, Rsyslog, Agile SCRUM, CRISP DM


* Projet 2 :

Mise en place de modèles prédictifs afin de détecter les actions frauduleuses au sein des banques multinationales, j'ai :


* Effectué une étude approfondie sur le comportement clientèle chez les différentes banques multinationales.

* Préparer les données afin de les utiliser lors des phases de modélisation.

* Visualisé les données sur des chartes graphiques permettant de dégager les paramètres influant sur une éventuelle modélisation.

* Mis en place des algorithmes de détections d'anomalies.

* Mis en place des méthodes supervisées ( Random Forest, Naive Bayes )

* Mis en place des méthodes non-supervisées (Kmeans, DbScan, CAH ... )

* Su extraire des segments de clients potentiels à effectuer des actions frauduleuses.

* Su prédire une action frauduleuse à partir de données anonymes.

* Mis en production une API développée en Python 2.7 et FLASK.

* Assuré la maintenance de mon modèle pendant la phase de mise en production.

* Assuré l'évaluation continue de mes modèles prédictifs.

MOTS CLES : Java 8, Apache Storm, Apache Kafka, Python, Python Parsing, SQL Injections, DOS/DDOS, XSS, pig, hive, Hbase, PhoenixDB, Rsyslog, Agile SCRUM, CRISP DM
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IGA group TunisJuly 2013 - August 2013

Dans le cadre de la mise en place d'un système de gestion des ressources et la réforme du SI de la société « IGA
Group de Tunis », j'ai :


* Étudié les besoins et analysé des cahiers des charges

* Conçu les états de l'ERP Dolibarr.

* Implémenté les rapports d'état

* Développé des procédures stockées PL/SQL pour intégrer les Dashboards

* Implémenté un module afin d'assurer la gestion de la production.

* Implémenté des caméras de vidéosurveillance.

* Implémenté des tests d'intégration automatisés de l'ERP.

MOTS CLÉS : ERP Dolibarr (Php), SQL , PL/SQL, Oracle 10g, Linux
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BremseNovember 2011 - October 2012

Dans le cadre de la conception aidé par ordinateur des freins à compresseurs et à écrous au sein de « Knorr-
Bremse », j'ai :


* Fait partie des projets de constructions (CAD).

* Participé à des révisions techniques des compresseurs à écrous.

* Rédigé des rapports hebdomadaires sur la gestion du stock.

* Participé à des formations logicielles.

Mes compétences

Windows Server, Web Services, UNIX, Tableau, SQL, Spark, Scrum, REST, QlikView, Python, Postman, PostgreSQL, Pandas, OSI, Oracle PL/SQL, Oracle 10g, OLAP, NumPy, NoSQL, MySQL, MongoDB, Microsoft SQL Server, Linux, JSON, JBoss, Java, IntelliJ Idea, Hadoop, GraphQL, Git, Flask, ETL, ElasticSearch, Data Warehousing, Big Data, Apache Storm, Apache Kafka