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CHAALAL Mohamed

Data Scientist à la recherche d'opportunités d'innover et de résoudre des problèmes par l'analyse de données, l'intelligence artificiel et le développement de modèles d'apprentissage automatique. Compétences en gestion de bases de données et en applications big data. Motivé pour exploiter ses talents analytiques afin de créer des solutions impactantes basées sur les données.

EXPÉRIENCE

    • Développement d'un modèle de prédiction de l'attrition des clients en utilisant des méthodes de micro-segmentation des clients, y compris le calcul du Lifetime Value (LTV), avec la documentation dans Confluence et le contrôle de version dans Jenkins.
    • Développer des pipelines ETL pour prétraiter et analyser les données clients à partir des entrepôts Snowflake avec SQL et Python.
    • Organiser des réunions mensuelles sur l'état d'avancement du projet avec les parties prenantes informatiques et commerciales afin de discuter des mises à jour, des défis et de recueillir des commentaires.
    • Réaliser une revue de l'état de l'art sur les outils et les techniques utilisés pour la résolution d'entités.
    • Évaluer une sélection de méthodes utilisant l'apprentissage automatique dans le graphe de connaissances comprenant plus de 200 000 nœuds et relations.
    • Concevoir et mettre en œuvre les méthodes améliorées en Python, sous forme d'un ensemble de libraries

    • Développement d'un modèle de tarification dynamique centré sur les clients pour des stratégies de prix adaptatives
    • Segmentation des clients afin d'identifier les familles homogènes pour adapter les prix et les tarifs différenciés, à l'aide de modèles non supervisés (K-means, DBSAN, etc).
    • Évaluation des résultats à l'aide de plusieurs mesures (coefficient de Silhouette, indice de Dunn, etc).

    • Détection et reconnaissance de plaques d'immatriculation à l'aide de l'intelligence artificielle
    • Traitement d'images et application de différentes transformations morphologiques.
    • Mise en œuvre d'un modèle d'apprentissage en profondeur (CNN)

FORMATION ACADÉMIQUE

Compétences

  • Languages
  • Python / Java / Scala / SQL
  • Machine Learning & AI
  • Scikit-learn / Pytorch / HF-Transformers / LLMs (Fine-tuning)
  • Databases
  • MySQL / Postgresql / MongoDB
  • Divers
  • Hadoop - MapReduce, Apache Spark
    AWS (Athena, S3, Redshift) / CI/CD (Git, Jenkins) / Orchestration (Docker, Kubernetes)