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Youness C.YC

Youness C.

Data Engineer & Scientist & MLOps & DataOps

450 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Youness

Ingénieur Data & Data Scientist avec plus de 3 ans d’expérience, je conçois et mets en œuvre des pipelines de données robustes, automatisés et scalables. J’interviens sur l’ensemble de la chaîne de valeur : collecte, traitement, stockage, analyse et valorisation des données. Je développe également des services backend en Python (Flask, FastAPI) pour exposer des modèles ou automatiser des traitements. Expert en déploiement ML, CI/CD, DataOps et outils DevOps (Docker, Kubernetes, Airflow, MLflow).
Mon objectif : transformer vos données en leviers de performance.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

  • Arabe

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Nantes (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Generali,
    Data Scientist / Engineer
    BANQUE & ASSURANCES
    juillet 2023 - Aujourd'hui (2 ans et 11 mois)
    Nantes, France
    Mise en place des processus ETL pour extraire, traiter et stocker les données. Développement et amélioration de modèles NLP d'embeddings, comparés aux modèles existants afin d'optimiser leurs performances.
    Développement d'un service web basé sur LLM pour automatiser le traitement des documents et stocker les résultats dans une base de données PostgreSQL. Migration et transformation des données à grande échelle avec PySpark Développement de pipelines DevOps et MLOps

    Outils: Python /Streamlit /Pyspark /PostgreSQL/ Gitlab/ CI/CD/ Cloud Azure/ UML/Docker/ Kubernetes/ Big Data/ LangChain/ LLM/ MLOps
    Python PySpark Streamlit Airflow Gitlab CI/CD
  • Involys
    Ingénieur Data Scientist
    HIGH TECH
    août 2022 - juin 2023 (10 mois)
    Casablanca, Morocco
    Développement et automatisation des pipelines de traitement des données et du machine learning avec Airflow. Déploiement et monitoring de modèles de Machine Learning en production avec Docker, Kubernetes et MLflow. Optimisation et suivi des performances des modèles, incluant la détection du data drift et du model drift, grâce au journalisation (logging) et au suivi (monitoring) avec MLflow et Evidently AI.

    Outils : Python / TensorFlow /Keras/Flask/ Docker/ Kubernetes/ GitLab/ CI/CD/ Airflow/ MLflow/ Evidently AI /PostgreSQL
    Python flask Airflow PosgreSQL MLflow
  • IndataCore
    Data Scientist
    HIGH TECH
    février 2022 - juillet 2022 (5 mois)
    Casablanca, Morocco
    Prétraitement des données d'imagerie numérique. Entraînement de plusieurs modèles de détection et classification d'objets. Conception et développement d'un modèle de suivi multi-objets. Développement d'une application web avec Flask, JavaScript et MySQL.

    Outils : Python /TensorFlow /Keras/OpenCV/ Flask/ MySQL/ Github
    Python MySQL Computer Vision TensorFlow GitHub

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4

Formations

  • Master 2 Spécialisé en Data Science et Économétrie.
    Université d'Angers
    2024
    Master 2 Spécialisé en Data Science et Économétrie.
  • Ingénieur d’État en Génie Mathématique et Informatique.
    Université Hassan II
    2022
    Ingénieur d’État en Génie Mathématique et Informatique.

Certifications

  • Machine Learning with Python.
    Coursera
    2022
  • Machine Learning Engineering for Production (MLOps).
    Coursera
    2022

Compétences

Catégories