À propos de Yanis
DataScientist/MLEngineer :
Mes 3 ans d'expérience au sein de la branche R&D d'une multinationale m'ont exposé à une grande diversité de projets et d'interlocuteurs. J'ai développé une forte adaptabilité et une capacité à m'approprier rapidement de nouveaux sujets, de la conception à la mise en production.
J'apprécie particulièrement les environnements industriels et techniques, où je peux allier rigueur, sens pratique et expertise data pour résoudre des problématiques concrètes et à fort impact.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- TotalEnergies OneTechMachine Learning EngineerENERGIEseptembre 2022 - août 2025 (2 ans et 11 mois)Courbevoie, France
MLOps et mise en production de Web Apps et API :
• Pilotage du cycle de vie des modèles ML en production via un framework de monitoring web, garantissant leur performance et leur explicabilité (détection de drift, shadow testing, stratégies de retraining, analyse SHAP).• Développement d'une API REST pour industrialiser le service d'inférence des modèles et centraliser les métriques pour les outils de monitoring.• Industrialisation des pipelines de data processing et de Machine Learning par la conception et le déploiement d'un socle technique (librairie python) établissant un référentiel commun de développement.Modélisation avancée pour séries temporelles :
• Bibliographie, benchmark et optimisation de modèles Deep Learning probabilistes (Transformers, Modèles Foundation) pour la prévision de la production de sites éoliens et solaires via l'adaptation de leurs architectures et le fine-tuning.Connaissances métier :
• Maîtrise de la chaîne de valorisation de l'énergie solaire et éolienne : de la prévision de production à l'optimisation sur les marchés Spot (Day-Ahead, Intraday) et la gestion des risques opérationnels (imbalance, curtailment, availability). - Ciril GroupData AnalystEDITION DE LOGICIELSaoût 2021 - septembre 2022 (1 an et 1 mois)Villeurbanne, France• Développement d'applications décisionnelles destinées au CODIR, aux chefs d'équipes et aux équipes opérationnelles• Création et gestion de bases de données SQL• Mise en place de flux ETL pour alimenter les base de données et applications décisionnelles• Pilotage de bout-en-bout des projets BI, de la définition du besoin avec les parties prenantes jusqu'au déploiement et à la maintenance des solutions
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Formations
- Diplôme d'ingénieur en Informatique et Mathématiques AppliquéesPolytech Lille2025- Compréhension des fondements du ML à travers des enseignements en probabilités, statistiques, graphes et optimisation. - Acquisition d’un savoir-faire technique en algorithmique, programmation et bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, conteneurisation, tests unitaires, parallélisation). Exemples de projets académiques réalisés : - Conception et implémentation d’un système RAG reposant sur une base de connaissances PDF. - Programmation parallèle en C et MPI pour systèmes répartis. - Ingénierie des données : développement et déploiement conteneurisé d’un pipeline multi-sources. - Business Intelligence : modélisation et traitement de données e‑commerce, création de tableaux de bord Power BI. - Analyse de données et clustering pour l’ADAPEI 69 afin de segmenter les profils utilisateurs d'un progiciel
- DUT Statistiques et Informatique DécisionnelleIUT Lyon Lumière II2022DUT Statistiques et Informatique Décisionnelle