Data Scientist - ML Engineer

Septembre 2018 - Avril 2021

J'ai eu la chance suite à une mobilité interne de pourvoir ce poste chez Orange Innovation. Je travaille sur des sujets innovant à fort potentiels pour l'entreprise.

Dans le cadre du programme Predictive Network Maintenance, j'ai pu contribuer sur deux projets challengeant. Le premier pour Orange Pologne consistait à faire de la détection et prédiction d'anomalies sur le réseaux. Les données disponibles étaient les syslogs récoltés directement sur les équipement réseaux. Le challenge de ce projet résidait sur la très grosse volumétrie de données à traiter , de pouvoir mettre en place différentes solutions pour pouvoir accèder aux résultats le plus rapidement possible et sur le fait que nous avons évolué à l'aveugle sur un sujet d'apprentissage non supervisé.

Toujours pour le programme Predictive Network Maintenance, je travaille actuelle sur un outil de supervision de la température interne des équipements d'orange Roumanie. Détection de sites en potentiel surchauffe, anticipation des dérives à J-5 et Dashboard de monitoring. Je gère le développement du produit de bout en bout, depuis la récolte des données jusqu'à la Data Visualisation. J'ai mis en place les différentes Pipelines nécessaires, fais les études Data permettant au choix de la solution optimale et crée le Dashboard final.

• Participation de bout en bout à des projets entièrement sur GCP en tant que Data Scientist et ML Engineer
• Développement du produit, création de package Python personnalisé
• Mise en place et développement de techniques de Data Science pour la détection d'anomalies
• Mise en place de Dashboard sur Grafana et Looker Studio (Data Viz)
• Technologies utilisées : Python, GCP, Big Query, SQL
• Compétences techniques développées : Data Visualisation, Machine Learning, Modélisation de Séries Temporelles, PCA, Classification binaire Feature Engineering, Modéle de prédiction non supervisés, Développement de Packages
• Compétences transverses développées : Data leader d'un projet
• Challenges : traiter des sujets complexes de Data Sciences tout en s'accordant avec le besoin du client pour permettre la meilleure utilisation finale du produit

Data Scientist

Septembre 2018 - Avril 2021

Data Scientist polyvalent, j’ai apporté mes compétence de la Data (Informatiques et Statistiques) au sein d’une équipe d’experts techniques. Mes travaux contribuent à l’amélioration de la QoS (Quality of Services) et la QoE (Quality of Expérience) pour les clients Tv d’ Orange.

• Réalisation d'études Data ponctuelles contribuant aux investigations des experts pour améliorer la QoE/QoS
• Mise en place de méthodes de Data Science afin d'anticiper et de mieux traiter les problèmes TV
• Développement d'un outil de prédiction et d'analyse automatique de dérives comportementales de sous-populations
• Production de Tableaux de bords automatiques (Data Viz)
• Technologies utilisées : Python, Spark, R, Tableau, HQL, SQL
• Compétences techniques développées : Analyse descriptive, Analyse prédictive, expertise technique, Data Visualisation, Feature Engineering, Optimisation de requête
• Compétences transverses développées : Autonomie, Prise d'initiavive, Force de proposition, Présentation / Rédaction
• Challenges : évoluer dans une équipe technique non formée sur la Data, effectuer des analyses pertinentes, savoir présenter ses résultats en s'adaptant à son public et comprendre les besoins/enjeux des experts techniques

Data Scientist

Septembre 2017 - Septembre 2018

Dans le cadre de mon Master en Maths-Informatiques-Statistiques, j'ai pu effectuer mon alternance de deuxième année en tant que Data Scientist chez Twin Solutions, une start-up montpelliéraine. Twin Solutions propose des solutions d'analyse prédictive à divers clients, j'ai donc pu travailler sur différentes problèmatiques :

• Analyse prédictive sur le taux d'attrition(churn) d'une grande société de télécommunication
• Prévision de vente (Forecast Sales) d'une grosse entreprise de textile languedocienne
• Identification de comportements et de types de clients (clustering) à des fins Marketing
• Apprentissage, Machine Learning, Modélisation, Visualisation
• Technologies utilisées : R, Shiny, Shiny Dashboard, Python
• Compétences développées : Analyse prédictive, analyse descriptive, création de POC, qualité rédactionelle, travail d'équipe

Challenge LifeCLEF 2018 Expert

Février 2018

Participation au Challenge LifeCLEF 2018, identification automatique de plantes (espèces) et d’animaux à partir d’un échantillon de 1 440 000 images.

• Apprentissage, Machine Learning, Modélisation, Visualitsation
• Technologies utilisées :Python, Keras, TenserFlow
• Compétences développées : Apprentissage, Machine Learning, Modélisation, Visualisation, travail d'équipe

Lien du challenge

Analyse de données météo

2017

Nous nous sommes interessé à différentes variables climatiques mensuelles pour les stations de métropole et d’outre-mer appartenant au Réseau Climatologique Régional de Base (RBCN) de l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM) afin de modéliser et de prédire la quantité et la force du vent.

• Technologies utilisées : R, R Markdown, Git
• Compétences développées : Analyse descriptive, analyse prédictive, ACP, Data Préparation, sélection de variables, visualisation graphique

Code source sur Git Rapport de projet

Data Analyst

Septembre 2016 - Aout 2017

Lors de ma première année d'alternance, j'ai pu être affecté au poste de Data Analyst pour Orange à Paris. J'étais chargé d'analyse de données, ayant pour but d'aider à la prise de décisions stratégiques internes au groupe. J'ai participé et accompli diverses missions :

• Développement d'un outil de simulation d’impact sur les temps de trajet des salariés dans le cadre de projets immobiliers
• Fiabilisation de la base de donnée RH (croisement des bases RH, annuaire et paie)
• Construction d'une modélisation financière de la planification immobilière à moyen-long terme d' Orange
• Technologies utilisées : Excel, Qgis, Powerpoint, JavaScript, Html, Css
• Compétences développées : Analyse descriptive, expert Excel (TCD, VBA...), gestion de projet, Product Owner
• Référence : Robin Elliade, Responsable Etudes Stratégiques

Prix du "Marathon Durable"

Avril 2017

Une semaine pour réaliser et promouvoir un évènement ! Challenge organisé par l'Université Paul Valéry en collaboration avec le Master Infocom.

• Création du site Web, en back et en front
• Technologies utilisées : Php, Html, Css, MySQL
• Compétences développées : Travail d'équipe, Hackathon, organisation, synergie de compétences, développement Web

Site du Marathon du Web

Analyse multi-niveaux de phrases

2016 - 2017

Lors du projet annuel de Master 1, j'ai pu travail en partenariat avec des docteurs linguistes.

Le but du projet était de pouvoir identifier de nouvelles méthodes de recherche de motifs(patterns) dans des phrases. Le corpus utilisé était tous les discours oraux prononcés à l'assemblée européenne de 1998 à 2015.

• Technologies utilisées : Python, D3.JS, HTML, CSS
• Compétences développées :Projet de recherche, visualisation graphique, Data Mining, NLP, étude bibliographique, gestion de projet AGILE

Site Web Open Data - Salaires des politiques

2016

Projet réalisé au cours du Master 1. L'objectif était de réaliser un site Web sans bases de données en faisant appel uniquement à des API.

Le sujet choisi a été de s'interesser aux salaires et aux présences des élus politiques en Ile de France au Conseil Régional.

• Technologies utilisées : HTML, CSS, JavaScript, Api Open Data IDF
• Compétences développées :Travail de groupe, maitrise des API, développement Web
• Attention, malheureusement les données Open Data n'ont pas été maintenu par la région, ainsi il s epeut qu'elles soient manquantes.

Voir le site

Projet Big Data / Data Mining

Septembre 2015 - Juin 2016

Lors de ma licence Informatique mention "Cursus Master Ingénieurie" (CMI), j'ai été ammené à effectuer un projet annuel dans l'équide ADVANSE du LIRMM.

Le but du projet a été d'analyser des milliers de commentaires sur le site Trip Advisor àfin de pouvoir en extraire la polarité(positif, négatif ou neutre) et d'en extraire des cibles précises(cuisine, accueil, literie etc ...) grâce aux ontologies.

Ce projet était mon premier contact avec la Data, plus particulièrement avec le Traitement de Langages et l'extraction de sentiments.

• Technologies utilisées : C, Python, HTML, CSS, Java, Perl
• Compétences développées :Projet de recherche, Data Mining, NLP, détection de sentiment,détection de cible, étude bibliographique, gestion de projet AGILE

Equipe ADVANSE du LIRMM

Développeur Web

Février 2015 - Mai 2015

Lors de mon stage de fin de diplôme à l'IUT de Montpellier, j'ai occupé le poste de Développeur WEB.

J'avais pour mission de développer une application Web, en synergie avec mon équipe, favorisant les traitements sur les plateforme de e-learning interne au groupe.

• Technologies utilisées : HTML, CSS, Php, Zend Framework, Web Services
• Compétences développées :Première expérience professionnelle, découverte du monde du travail, travail en équipe et en autonomie, développement Web