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Razane L.RL

Razane L.

Ingénieure Machine Learning & Data Science

125 €/jour
Paris, FR
0-2 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Razane

Ingénieure en Data Science et Machine Learning, je construis des systèmes ML de bout en bout; du nettoyage des données brutes jusqu'à l'évaluation des modèles en production.
J'ai travaillé sur des données industrielles réelles dans le secteur Oil & Gas, où j'ai développé une plateforme de planification intelligente par algorithmes génétiques, réduisant les conflits d'affectation de 40%.

Mes projets couvrent la classification, les séries temporelles , le deep learning et les systèmes de recommandation.

Je livre des notebooks documentés, des pipelines reproductibles et des rapports d'évaluation clairs. Bilingue français/anglais, je m'adapte aussi bien aux startups qu'aux entreprises industrielles.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

  • Arabe

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • ALGERIAN DRILLING FLUIDS SERVICES COM PANY (ADFC SPA)
    Intelligent shift planning platform
    INDUSTRIE MATIÈRES PREMIÈRES
    février 2025 - juin 2025 (4 mois)
    Alger, Algérie
    • Developed an AI-powered workforce scheduling platform for an Algerian industrial energy company.
    • Formalized the problem as a Constraint Satisfaction Problem (CSP) and solved it using genetic algorithms.
    • Optimized staff assignments against operational and HR constraints, achieving a 40% reduction in planning conflicts.
    • Built end-to-end: from problem modeling to algorithm design and evaluation.
    intelligence artificielle Python Genetic Algorithms CSP Constraint Programming
  • ENSIA
    Détection de fraude bancaire
    BANQUE & ASSURANCES
    janvier 2025 - juin 2025 (5 mois)
    Alger, Algérie
    • Conception et évaluation d'un système de détection de fraude sur 284000 transactions bancaires réelles.
    • Gestion du déséquilibre de classes, puis comparaison de 8 classifieurs: Random Forest, SVM, XGBoost, KNN et ANN.
    • Pipeline complet livré: nettoyage des données, encodage, entraînement, évaluation et analyse des erreurs.
    XGBoost Fine-tuning Data Pipeline Scikit-learn data-cleaning-and-preprocessing

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Formations

  • Licence 3 en informatique
    Université CY Cergy Paris
  • Cycle Ingénieur – Intelligence Artificielle & Science des Données
    École Nationale Supérieure d'Intelligence Artificielle
    2025

Compétences

Catégories