À propos de Omar
Data scientist et machine learning engineer titulaire d'une thèse de doctorat en machine learning de l'Université de Technologie de Troyes. Je suis spécialisé en NLP, LLM et computer vision. J'ai travaillé sur de multiples projets industriels dans divers secteurs comme la grande distribution et l'aeronautique Autonome et autodidacte, j'ai une appétance pour des sujets présentant des challenges scientifiques et techniques.
J'ai effectué ma thèse de doctorat sur un sujet de NLP dans le cadre d'une collaboration entre plusieurs entreprises et laboratoires.
J'ai ensuite travaillé en tant que consultant sur des sujets comme le NLP/LLM, Computer Vision, recommandation, pricing, prédiction de séries temporelles, etc.
Je préfère effectuer mes missions en télétravail, mais je peux me déplacer sur site en fonction des besoins.
Français
Bilingue ou natif
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Bilingue ou natif
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- CarrefourPrinciple Data Scientist/ ML engineerGRANDE DISTRIBUTIONseptembre 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 9 mois)Massy, FranceRattaché à l'équipe Innovation au siège international de Carrefour, j'ai occupé le poste de Data Scientist Sénior sur plusieurs projets de data science et LLM, notamment les projets suivants :Comparaison de devis pour les achats non marchands (NLP & LLM)Analyse de contrats (NLP & LLM)Analyse, comparaison et rédaction de courriels dans le cadre de la négociation (NLP & LLM)Extraction de catégories et analyse de sentiments sur de commentaires clients (ML & LLM)Matching de produits (Web crawling & computer vision)
- Safran Nacelles FlorangeMachine learning engineerAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEavril 2023 - septembre 2023 (5 mois)Développement d'un système de recherche documentaire visant à identifier des documents techniques à partir de requêtes en texte non structuré. Ce projet a impliqué plusieurs étapes clés :Application de l'OCR sur les PDF fournisParsing des documents pour extraire des éléments spécifiques (NLP & REGEX)Mise en place d'un moteur de recherche capable de répondre aux requêtes des utilisateursTechniques utilisées : OCR, expressions régulières (Regex), NLP, Deep Learning, embeddings, moteurs de recherche.
- TAPE A L'OEILMachine learning engineerMODE & COSMÉTIQUESdécembre 2021 - janvier 2022Neuilly-sur-Seine, FranceMise en place d'un algorithme de subspace clustering de clients. Ce dernier prend en entrée un grand volume de données en hautes dimensions et co-clusterise à la fois des produits et des clients. L’objectif étant de générer des clusters homogènes pouvant décrire des patterns d’achat.
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Formations
- Doctorat en machine learningUniversité de Technologie de Troyes2018Machine learning, NLP et graph mining sur des réseaux sociaux numériques
- Master en data et machine learningEcole des mines de Saint Etienne/ Université Jean Monnet2014Machine learning, Informatique, NLP et data science