À propos de Alaeddine
🎯 Senior Data Scientist spécialisé en Data Marketing
Vous cherchez un expert en Data Science pour transformer vos données en leviers de décision et optimiser vos performances marketing et business ?
En tant que Senior Data Scientist, j’accompagne mes clients dans la mesure et l’optimisation de leurs investissements marketing grâce à des modèles robustes, des analyses actionnables et des tableaux de bord clairs.
J’ai plus de 5 ans d’expérience dans des environnements variés (Start-up, Conseil, Grands Groupes).
💡 Mon expertise couvre
- Analyse de données
- Modélisation marketing et prévisions de ventes (Marketing Mix Modeling)
- Modélisation Machine Learning & Deep Learning
- Visualisation et communication des insights
🔹 Stack Technique/Compétences
J’utilise au quotidien :
- Python & SQL pour l’analyse, la modélisation et le déploiement de solutions Data Science.
- Clouds (GCP & Azure) pour l’industrialisation et la scalabilité des projets.
- Snowflake & DBT pour la préparation, la transformation et la gestion des bases de données.
- Airflow pour l’automatisation et l’orchestration des pipelines de données.
- Dataiku pour accélérer le prototypage et collaborer efficacement avec les équipes métiers.
Prêt à booster vos projets Data ?
Contactez-moi pour un premier échange. On planifie un call pour discuter de vos besoins et voir comment je peux vous aider à atteindre vos objectifs grâce à la donnée.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Pernod RicardSenior Data ScientistVINS & SPIRITUEUXnovembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 7 mois)Paris, FranceJ'interviens en tant que Data Scientist dans le projet Matrix qui a pour objectif d'aider les équipes marketing à optimiser leurs campagnes et l'allocation de leur budget, en fonction des différentes marques et canaux publicitaires présents dans leur marché.Ma contributionÉtant Data Scientist sur le marché Allemand et Britannique de Matrix, mon rôle était de maintenir et mettre à jour un Marketing Mix Model (MMM) avec des données fraîches tous les 6 mois.Ceci permet de décrire ce qui s'est passé sur les campagnes précédentes, en vue d'obtenir des recommandations pour les budgets marketing futurs.Missions
- Contribuer à la collecte et à la préparation de données en input du modèle.
- Analyser les données et interagir avec les Data Analyste et les Marketing Effectiveness Lead pour valider les données.
- Ré-entraîner plusieurs Marketing Mix Modèle avec les nouvelles données.
- Analyser et présenter le meilleur modèle aux équipes marketing.
- Maintenir et améliorer les outils et les applications utilisées en interne par les Data Scientist.
Résultats- Réduction du budget marketing de -13% tout en améliorant le ROS (Return On Spend: +11%)
- Automatisation de la phase de récupération et de préparation de données.
- Amélioration de l'outil d'analyse des résultats du modèle (application Streamlit).
Stack technique- Python, SQL, Snowflake, Databricks, DBT, Streamlit
- Cloud: Microsoft Azure
- Gestion de projet: JIRA, Notion, Excel
- namRTech LeadENERGIEmars 2023 - novembre 2023 (8 mois)Paris, FranceEn binôme avec le business lead, j'assurai le suivis de l'avancement des projets de l'équipe qui consistait à produire toutes les données nécessaires pour estimer le potentiel solaire de chaque pan de toit en France.Missions
- Estimer les besoins en terme de ressources humaines et techniques pour le projet
- Établir une faisabilité technique et faire un planning
- Répondre aux questions techniques pour faire un choix et assurer l'avancement du projet
- Mettre en place des rituels d'équipe pour tenir informé tous les membres de la Squad
- namRData Scientist & Computer Vision ScientistENERGIEoctobre 2019 - février 2023 (3 ans et 4 mois)Paris, FrancenamR est une startup crée en 2017 qui produit de la données afin d'avoir le jumeau numérique du territoire français.Ces données vont permettre aux clients de namR de créer de la valeur et d'accélérer la rénovation énergétique de leurs biens immobiliers.Les données peuvent être agrégées et nettoyées depuis l'open data ou depuis des données des partenaires de namR. Ça peut également être produit/complété grâce au Machine Learning et au Deep Learning.Ma contributionJ'ai participé activement à des projets de production de données que ce soit
- avec des données structurées (Machine Learning)
- avec des données non structurées (Computer Vision / Deep Learning)
J'ai également contribué à la maintenance et l'amélioration de l'outil de geocoding qui assure le passage d'une adresse textuelle à un point géolocalisé.Missions- Mettre à jour le modèle de prédiction des types et matériaux de toits (Deep Learning sur les images aériennes) suite à la mise à jour des images aériennes et l'obtention de nouvelles données labellisées.
- Développement d'un modèle de détection d'objets sur toits (Instance Segmentation).
- Mettre à jour le référentiel d'adresses de namR pour avoir une base d'adresse plus complète et plus actionnable.
- Améliorer l'outil de géocodage d'adresses.
- Explorer des sujets de R&D. Exemple: Mixer des données structurées et non structurées en entrée d'un modèle ML / Computer Vision.
- Packager une solution d'analyse d'erreur d'un modèle Deep Learning en programmation orientée objet.
- Utiliser l'API Dataiku pour interagir avec les modèles de Machine Learning entraînés afin de les scorer et analyser leurs erreurs.
Stack technique- Python & PostgreSQL
- Dataiku
- QGIS
Google Cloud Platform (GCP)- Cloud Storage → stockage des images aériennes
- Pub/Sub & Cloud Functions → industrialisation des modèles d’inférence
- AutoML Vision → labellisation et annotation des images
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- CPGE MPSI/MP*Lycée du Parc2016Cours - Maths - Physique - Informatique