À propos de Taha
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Expériences
- CNP AssurancesData / IA EngineerBANQUE & ASSURANCESmai 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)Issy-les-Moulineaux, FranceAnalyses data & automatisation pour les équipes d’audit interne- Conception d’outils et d’analyses pour fiabiliser les audits (Python, SQL).- Construction de pipelines automatisés : génération de rapports, contrôles récurrents, suivi d’indicateurs clés.- Structuration et industrialisation de traitements permettant de réduire le temps d’analyse des auditeurs.Datalab Audit Interne- Création d’outils data prêts à l’emploi (scoring, analyses avancées, dashboards).Mise en place de contrôles Data Quality : détection d’anomalies, règles de cohérence, suivi de la complétude.Mise en place de cas d’usage IA pour l’audit- Analyses NLP (textes de réclamations, notes d’audit, historiques d’incidents).- Détection automatisée de signaux faibles et d’incohérences dans les données métiers.- Appui aux auditeurs pour transformer leurs besoins opérationnels en solutions IA concrètes et exploitables.Développement d’un RAG interne (projet en cours)- Conception d’un assistant IA permettant de rechercher automatiquement dans les documents internes d’audit (politiques, référentiels, procédures).- Structuration de la base documentaire, vectorisation, création du pipeline RAG.Objectif : accélérer et fiabiliser le travail de préparation des missions d’audit.
- AltecaData Scientist / IA EngineerCONSEIL & AUDITavril 2022 - avril 2024 (2 ans)Île-de-France, FranceBPCE– Projet EcoScore (évaluation de l’impact écologique du code informatique)Conception d’un pipeline complet de scoring basé sur deux approches IA :Lot 1 – Prédiction via données statiques- Analyse de plus de 30 métriques de code (nombre de lignes, complexité cyclomatique, boucles, fichiers, imports, etc.).- Construction d’un dataset propre, normalisé et enrichi (feature engineering).- Développement de modèles supervisés pour prédire l’Eco-Score à partir des variables statiques (régression, modèles d’arbres, tests comparatifs).Lot 2 – Modèle supervisé basé sur exécution réelle du code- Scraping GitHub pour collecter plusieurs milliers de scripts Python.- Exécution contrôlée des scripts sur une infrastructure interne pour mesurer la consommation réelle (CPU, mémoire, durée, énergie estimée).- Préparation et nettoyage des données (gestion des erreurs d’exécution, normalisation, création de labels).- Entraînement d’un modèle ML permettant de prédire la consommation future d’un code inédit.Pipeline, industrialisation & restitution- Automatisation complète du pipeline (collecte → traitement → scoring → export).- Déploiement des modèles et mise à disposition des résultats (APIs, dashboards Power BI).GALIAN Assurance- Identification et cadrage des cas d’usage IAAteliers avec équipes métiers (marketing, gestion, relation client).Sélection des cas d’usage prioritaires : classification d’e‑mails, amélioration qualité données, automatisation documentaire.- Création d’un service IA pour la catégorisation automatique des e‑mails- Pipeline NLP (préparation du texte, vectorisation, modèles supervisés).- Exposition du modèle via des APIs Python consommées par les équipes internes.- Amélioration de la qualité des données (normalisation, détection d’anomalies).Développement d’un outil interne basé sur LLMApplication Streamlit + LangChain pour documenter automatiquement du code.Objectif : faciliter la maintenance.
- AltecaData Scientistavril 2022 - octobre 2022 (6 mois)91300 Massy, France
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- Engineer's degree, statistics and economicsInstitut National de Statistique et d'Economie Appliquée (INSEA)2021Engineer's degree, statistics and economics
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- Autre