About Saoussen
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Experience
- ConexCap Finance ParisData Scientist InternBANKING AND INSURANCEJuly 2019 - December 2019 (5 months)LuxembourgDesign and maintenance of data pipelines (ETL, collection, cleaning, quality control). Development of tools for monitoring data quality and KPI tracking. Predictive modeling and scoring (logistic regression, XGBoost) using Python and R. Socio-demographic and BI analyses for performance management through KPIs. Creation of performance dashboards and strategic reporting.
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Education
- Machine Learning EngineerParis Mines PSL2024Cette formation m'a permis d'acquérir des compétences techniques avancées en Machine Learning et en Intelligence Artificielle, couvrant plusieurs aspects clés : Fondamentaux de la Data Science : Manipulation de données avec Python (Pandas, Numpy) Visualisation de données (Matplotlib, Seaborn) Statistiques appliquées et probabilités Machine Learning : Algorithmes supervisés (régression, classification) Algorithmes non supervisés (clustering, réduction de dimensionnalité) Méthodes d'évaluation et validation croisée Deep Learning : Réseaux de neurones profonds avec TensorFlow et Keras Réseaux convolutifs (CNN) et récurrents (RNN) Optimisation des hyperparamètres et tuning de modèles MLOps : Industrialisation des modèles de Machine Learning Déploiement et surveillance de modèles (CI/CD) Conteneurisation avec Docker, orchestration avec Kubernetes Gestion de projets IA : Méthodologies agiles et gestion de projets data Mise en production des modèles ML dans des environnements complexes Cas pratiques : Projets concrets autour de la prédiction, classification, et traitement du langage naturel (NLP) Collaboration en équipe avec Git et gestion des versions Cette formation m'a préparé à des environnements réels en combinant théorie et pratique pour maîtriser les outils et techniques nécessaires en Machine Learning et MLOps.
Certifications
- Machine Learning Engineerdatascientest , Paris Mines PSL2024