MDÀ propos de Madjiguene
Bonjour,
Data Scientist expérimenté, j'accompagne les entreprises (Startups, PME, Grands Comptes) dans la valorisation de leurs données pour faciliter la prise de décision stratégique.
Mon approche est pragmatique : transformer vos données brutes en leviers de croissance concrets, de l'exploration jusqu'à la mise en production de modèles prédictifs.
💡 Ce que je peux faire pour vous :
Exploration & Cleaning : Audit de données, nettoyage, structuration de pipelines ETL.
Machine Learning & Modélisation : Développement d'algorithmes prédictifs (Classification, Régression, Clustering, NLP...).
Data Visualization : Création de dashboards interactifs et reporting automatisé pour rendre la donnée accessible aux équipes métier.
Déploiement : Mise en production des modèles (API, Cloud).
🛠 Ma Stack Technique :
Langages : Python (Expert), SQL, R.
Data Science : Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow/Keras, PyTorch.
Viz : Tableau, PowerBI, Matplotlib, Seaborn, Streamlit.
Environnement & Cloud : Git, Docker, AWS/GCP (selon vos besoins), Jupyter.
Pourquoi collaborer avec moi ?
Double compétence technique et business.
Code propre, documenté et reproductible.
Capacité de vulgarisation pour les interlocuteurs non-techniques.
Disponible pour des missions courtes (audit, POC) ou longues (intégration équipe data). Discutons de vos enjeux Data !
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- EurosmartData Scientist & Devopsjuillet 2024 - Aujourd'hui (1 an et 11 mois)Lagny-sur-Marne, FranceDéveloppé une application web d'analyse de données sécurisée utilisée par les clients Automatisé le nettoyage de données via Python réduisant le temps de traitement manuel Déployé 100% de l'architecture sous Docker garantissant une portabilité totale Assuré un taux de fiabilité des algorithmes grâce à des tests de performance rigoureux
- GIPStage en Data Analystjanvier 2023 - août 2023 (7 mois)Rennes, FranceConstruit des modèles probabilistes prédisant les charges réseaux avec 75% de précision Créé 3 tableaux de bord dynamiques réduisant le temps de prise de décision de la direction Analysé et nettoyé des bases de données pour garantir l'intégrité des analyses Identifié les indicateurs clés de performance permettant d'anticiper 100% les incidents
- RATP via Samsic ParisMANAGEMENTjuin 2023 - août 2024 (1 an et 2 mois)Paris, FranceGestion d'une équipe de 16 agents, des protocoles de sécurité, organisations des planning et gestion des pause
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