Data Scientist

A intégré une équipe data au sein d'un groupe leader en ingénierie nucléaire pour concevoir une solution innovante de classification et de digitalisation intelligente de documents.

• A conçu et déployé un pipeline end-to-end de classification et digitalisation documentaire pour l'ingénierie nucléaire.
• A traité des PDF natifs avec PyMuPDF (fitz) pour structurer les contenus en amont du pipeline NLP.
• A réalisé le fine-tuning et le versioning de modèles NLP et Layout Parsing pour la segmentation documentaire.
• A proposé et testé des solutions LLM et d'IA générative pour répondre aux besoins métier spécifiques.
• A déployé l'application sur AWS avec automatisation CI/CD et orchestration MLOps.
• A rédigé la documentation technique et partagé les retours d'expérience en équipe, facilitant la montée en compétence collective.

A rejoint l'équipe data d'une banque marocaine pour piloter une initiative de segmentation comportementale client destinée à optimiser les campagnes CRM.

• A conçu et mis en place une segmentation comportementale des clients par clustering pour maximiser l'efficacité des campagnes CRM.
• A traité et modélisé des données massives (10M+ lignes) sur Databricks avec SQL et PySpark pour alimenter les modèles de segmentation et les analyses comportementales.
• A collaboré en mode agile avec l'équipe marketing pour analyser, formaliser les besoins et exigences métier.
• A réalisé le profilage des segments clients et créé des dashboards de synthèse rendant les résultats actionnables pour les équipes non techniques.
• A défini et suivi des KPI métier (taux de churn, valeur client, taux de conversion) via des dashboards Power BI pour piloter la performance d'un portefeuille de 3M+ clients.

A conçu et déployé une solution NLP complète pour le traitement automatisé de textes et l'extraction d'insights métier.

• A conçu et déployé un pipeline NLP end-to-end pour le traitement de textes et le fine-tuning de modèles de langage pré-entraînés (BERT, RoBERTa).
• A développé des modèles d'IA générative pour la reconnaissance d'entités nommées (NER) et la génération de résumés et d'insights.

A développé une solution analytique pour un comparateur e-commerce reposant sur l'analyse de données clients et la recommandation personnalisée.

• A développé un moteur de recommandation et d'analyse pour un comparateur e-commerce.
• A réalisé l'analyse de sentiment et le Topic Modeling sur les avis clients pour produire des scores de satisfaction par marchand.
• A automatisé le web scraping multi-sources avec Selenium, réduisant le temps de collecte de données de 70%.