À propos de Ari
Passionné par la data et l'IA, je conçois et déploie des solutions de machine learning à
grande échelle (Python, Scikit-learn, Spark, SQL) pour transformer les données en leviers
d'action. Expérimenté dans l'automatisation de pipelines ML CI/CD (GitLab) et sur les
environnements cloud (AWS), je cherche à contribuer à des projets innovants à fort impact.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 30 km)
Expériences
- TotalEnergies TOTSAData ScientistENERGIEavril 2024 - avril 2025 (1 an)64000 Pau, France
- Développement d'un dashboard Power BI pour comparer les performances des technologies de capteurs (anciennes/nouvelles) et suivre en temps réel l'état de +600 capteurs répartis dans 6 filiales.
- Collecte et intégration de données techniques issues de réunions avec des filiales, sous-traitants et fournisseurs internationaux.
- Centralisation de +10M de données provenant de diverses sources dans une base de données unique, améliorant l'accessibilité et l'analyse.
- Implémentation de la méthode statistique Kaplan-Meier pour estimer la durée de vie de chaque technologie de capteurs.
- Mise en place d'une gouvernance de données pour assurer la mise à jour régulière des données de capteurs par les filiales.
Impact financier : économies de 0,5–1M€/filiale, impact OPEX de 10M€.Outils: Power BI, Python, SQL, Excel, GitHub, Confluence - LuminusData Scientistoctobre 2023 - septembre 2024 (1 an)Brussels, Belgium
- Entraînement de modèles sur 10M de données pour détecter les factures impayées des clients (accuracy : 91.3%), contribuant à réduire les pertes liées aux défauts de paiements.
- Fine-tuning de modèles BERT pour analyser le sentiment des rapports d'audit et aider à la décision de l'analyste dans l'acceptation de crédit de clients.
- Développement de pipelines CI/CD orchestrant des processus ETL pour l'ingestion, le traitement des données, et le déploiement automatisé de modèles.
- Création d'un dashboard interactif Power BI aidant l'équipe à traiter les différents flux de mails et avoir un historique des dernières centaines de mails.
Outils: Airflow, AWS S3, Conveyor, Docker, Python, Ubuntu, GitLab, Confluence - ArkeUpData ScientistAGENCE & SSIIjuin 2022 - août 2022 (2 mois)Paris, France
- Détection d'anomalies sur 8M de données de séries temporelles véhicules via un pipeline de traitement adapté, optimisant la qualité des données et la précision des analyses.
- Évaluation comparative des performances de modèles de clustering pour anticiperles pannes techniques.
- Déploiement des modèles de machine learning dans un microservice Java.
Outils: Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy, PyTorch)
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