Compétences
Mhamed en quelques mots
Hello !
Ingénieur de formation à l'Ecole Centrale Lyon et titulaire d'un Master en Mathématiques et Machine Learning de l'ENS, je me spécialise en Data Science et Machine Learning.
Mon parcours académique ainsi que mes expériences professionnelles m'ont permis d'allier entre compétences techniques élevées (maîtrise de Python, frameworks de deep learning, algorithmes de classification/régression ...) mais aussi un bagage théorique important qui me permet de lire des articles de recherche et les implémenter et d'expliquer les modèles à des audiences formées de non-spécialistes.
Parmi mes expériences professionnelles (détaillées dans la section suivante) :
- J'ai été Data Scientist a McKinsey (QuantumBlack, à Londres) ou j'ai utilisé des techniques de Machine Learning pour aider un client à améliorer leur stratégie Supply Chain en utilisant des algorithmes d'optimisation et de prédiction.
- En ce moment, je suis Chercheur à Harvard ou je mets en oeuvre des techniques d'IA pour aider à comprendre le lien entre activité physique et processus de vieillissement / âge biologique.
Aussi, je suis actif sur Kaggle (plus grande plateforme de compétition de Data Scientists au monde) et ai déjà gagné plusieurs prix dessus :
- 17/3634 (top 1%) dans la compétition Data Science Bowl (Computer Vision)
- 3ème (prix de 2000$) dans la compétition de Kiva Crowdfunding (construire un modèle d'estimation locale de pauvreté).
- Prix du meilleur notebook pour analyse des réponses d'un questionnaire (8000$).
- Prix du meilleur notebook pour analyse de la qualité d'air autour du monde (1000$).
Lien de mon profil contenant les notebooks en question et mes résultats : kaggle.com/mhajabri
J'ai aussi une excellente expérience en éducation (un des profils les plus populaires sur la site Superprof pour les maths et statistiques) et suis en mesure d'animer des Bootcamps et formations en IA pour groupes d'employés.
Expériences
- McKinseyFellow Data Scientist - QuantumBlackCONSEIL & AUDITdécembre 2019 - Aujourd'hui (5 ans et 3 mois)Montréal, Canada
- Harvard Medical SchoolResearch AssistantCENTRES DE RECHERCHEjuin 2019 - Aujourd'hui (5 ans et 10 mois)BostonExpérience de recherche dans le département Bio-Informatiques de Harvard Medical School, sous la tutelle Dr. Chirag Patel.- Organisation et analyse de données issues d'accéléromètres de la base de données UK BioBank.- Implémentation d'algorithmes de Machine Learning et Deep Learning pour étudier et prédire : mécanismes de vieillissent, maladies chroniques, âge biologique etc.
- McKinsey - QuantumblackData Scientist ConsultantCONSEIL & AUDITjuin 2018 - septembre 2018 (2 mois)Cité de Londres, Royaume-Uni- Utilisation de méthodes et outils statistiques avancés ainsi que de ML afin de soutirer des informations clés à partir des données d'un géant en pharma.- Elaboration d'algorithmes optimisés et applications de méthodes de Data Science afin d'optimiser la stratégie supply chain de cette compagnie pour leurs essais cliniques.
Recommandations externes
Formations
- Ingénieur Généraliste (Mathématiques Appliquées)Centrale Lyon2019Cursus d'ingénieur généraliste avec spécialisation en mathématiques appliquées et data science. Cours suivis : - Algorithmique et programmation objet en Python - Traitement de signal - Processus stochastique - Statistiques avancées et Big Data - Deep Learning - Méthode des éléments finis
- Master en Mathématiques Machine LearningEcole Normale Supérieur2019En parallèle de mon cursus d'ingénieur centralien, j'ai effectué en M2 en Machine Learning pour approfondir mes compétences techniques et mon bagage théorique. Coursework : Foundations of Machine Learning, Probabilistic Graphical Models, Reinforcement learning, Object Recognition, Convex optimization, Kernel Methods in ML, Biostatistics, Deep Learning.
- MicroMasters Business AnalyticsColumbia University20184 cours avec crédits suivis et validés pour obtention de ce diplôme (comptant officiellement pour 25% d'un Master en Business Analytics à Columbia). Score final >90% . Cours étudiers : - Analytics in Python - Demand and Supply Analytics - Marketing Analytics - Data, Models and Decisions in Business Analytics
Certifications
- MicroMaster in Business AnalyticsColumbia - edX2018
- Applied Data Science in PythonUniversity of Michigan - Coursera2017
- Neural Networks and Deep Learningdeeplearning.ai - Coursera2017
- Machine LearningStanford - Coursera2017