About Khalid
Data Consultant with 4 years of experience, I transform raw data into predictive insights and decision-making visuals using Python, SQL, DBT, and BigQuery. I design predictive models (forecasting, scoring, clustering) and interactive Power BI dashboards to support both strategic and operational decision-making.
Expert in modeling, statistics, and pipeline optimization, I deliver reliable and scalable analyses. My business-first approach and clear communication accelerate data adoption and maximize business impact.
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Can work on-site
Lille (up to 50km), Lyon (up to 50km), Paris (up to 50km), Nantes (up to 50km), Toulouse (up to 50km)
Experience
- Telus DigitalConsultant DataSOFTWARE PUBLISHINGNovember 2024 - Today (1 year and 7 months)Dublin, Ireland
- Analyse des données
– Participation aux rituels agiles de l’équipe pour comprendre les besoins métiers.– Identification de tendances et patterns (données non structurées, NoSQL).– Extraction d'insights (audio, vidéo, images) pour optimiser l'UX.– Préparation des données pour modèles d’IA (qualité et leur gouvernance).– Évaluation de la satisfaction client via enquêtes et retours.- Fine tuning des LLMs et fact-checking
– Ajustement des modèles linguistiques (LLMs) pour des réponses précises et contextuelles.– Vérification des faits et audit des résultats IA pour assurer la fiabilité des informations.- Web Search Analysis & UX
– Optimisation de l'UX basée sur les comportements utilisateurs.- Suivi des performances et feedback
– Surveillance des KPIs et métriques clés.– Mesurer l’impact des solutions sur les objectifs métiers.– Partage des insights et intégration des feedbacks pour optimisations.– Collaboration interdisciplinaire, 100 % anglais.Environnement Tech- Python, SQL, NoSQL, Power BI, Azure.- Machine Learning, Deep Learning, LLMs, Big Data. - Groupe GEMA | IA SCHOOLConsultant Data, AI, FormationEDUCATION AND E-LEARNINGSeptember 2024 - September 2025 (1 year)Lille, FranceContexte :En tant que Formateur DATA et IA au sein du Groupe GEMA, j’enseigne et accompagne des étudiants (Bac+3 à Bac+5) en analyse de données, Machine Learning et IA, à travers une pédagogie interactive et des cas concrets professionnels. Mon rôle consiste à rendre accessibles des concepts complexes tout en préparant les étudiants aux réalités du marché grâce à des projets pratiques et un suivi personnalisé.Responsabilités :
- Enseignement & Formation
– Cours et ateliers sur IA, Machine/Deep Learning Python et Dataviz avec cas pratiques.– Suivi de projets IA, Analyse de données et modélisation prédictive sur des cas réels.– Feedback individualisé et adaptation des méthodes d'apprentissage.- Excellence académique
– Intégration des dernières avancées en IA et Data Science.– Méthodes innovantes pour maximiser l'implication.– Garantie de la conformité avec les standards de qualité (certification Qualiopi).- Innovation pédagogique
– Utilisation de plateformes et de logiciels métiers dans les parcours.– Apprentissage par projets concrets et mises en situation.– Suivi et feedback pour renforcer les compétences des étudiants en Data Science et IA.Environnement Tech- Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning- Dataviz, Jupyter, Git/GitHub- Ingénierie formative, techniques d’animation, évaluation continue - OSOLData Scientist & AnalystENERGY AND UTILITIESApril 2024 - September 2024 (6 months)Orleans, FranceContexte :Mise en place et optimisation de pipelines de données pour centraliser et analyser les données opérationnelles, générant des insights actionnables pour améliorer la performance des batteries et la satisfaction client. Développement de dashboards et d'outils de reporting en collaboration avec les équipes techniques et métiers pour soutenir la prise de décision.Responsabilités :
- Cadrage des besoins métiers : Recueil et modélisation des besoins en ateliers, alignement des solutions data/IA avec les objectifs de performance.
- Pipelines de données et ETL : Conception, automatisation et refactoring de pipelines robustes multi-sources (bases internes, APIs), amélioration de la qualité des données (nettoyage, validation, pseudonymisation) et migration vers des architectures modernes.
- Participation à la mise en place d’infrastructures Data sur Azure.
- Traitement, ML et KPIs : Développement de scripts Python/SQL pour automatiser les traitements et calculer des KPIs ; intégration de modèles ML pour la détection d’anomalies et d’un modèle DL pour la prédiction de la dégradation de capacité.
- Data visualisation : Création de dashboards interactifs Power BI (DAX, Power Query) pour le suivi des performances et les analyses ad-hoc.
- Data Quality et Gouvernance : Mise en place de tests, d’alertes automatiques, traçabilité et bonnes pratiques de gouvernance des données.
- Collaboration et Delivery : Animation d’ateliers métiers, formation aux outils, gestion de projet en Agile, versionnement Git, déploiement CI/CD et veille technologique.
Environnement Tech- Python, SQL, Power BI (DAX, Power Query), Azure, Terraform, Databricks, APIs, NoSQL.- ML, Pipelines ETL, CI/CD, Git, Agile.
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- Master: Artificial IntelligenceUniversity of Toulouse 3 Paul Sabatier2023Le programme de master forme les étudiants aux principes fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et à ses applications dans divers domaines tels que l'imagerie numérique, l'infographie, le traitement du langage naturel, la robotique et le commerce électronique. Le programme met l'accent sur deux piliers essentiels de l'IA : l'apprentissage automatique, en particulier les réseaux neuronaux, et la représentation des connaissances et le raisonnement. Trois domaines : le traitement des données structurées et des informations textuelles, l'imagerie numérique et les graphiques en 3D, et l'intégration de l'IA dans les systèmes robotiques, en mettant l'accent sur la vision et l'interaction avec le langage naturel.
- Master: Data Science and decision supportUniversity of caddi ayyad2022Formation scientifique avancée en science des données et aide à la décision. Spécialiser dans l’extraction de connaissances à partir de données. Maîtriser les techniques de modélisation pour résoudre des problématiques issues de données réelles. Compléter l’enseignement fondamental en informatique par une formation spécialisée en exploration de données. Développer des compétences scientifiques solides pour la recherche ou l’application dans les secteurs socio-économiques. Maîtriser les technologies modernes en science des données et en aide à la décision.
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