About Aymane
Data scientist avec 3 ans d'expérience en secteurs industriel et financier, je maîtrise le cycle complet des projets data. Spécialisé dans le déploiement de solutions scalables (MLOps, cloud), je combine rigueur analytique et pragmatisme opérationnel. Passionné par la data en environnement réel, j'accompagne les entreprises dans la transformation de leurs données en décisions actionnables.
French
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Fluent
Can work on-site
Lyon (up to 50km)
Experience
- MichelinData ScientistLOGISTICS AND SUPPLY CHAINMarch 2023 - Today (3 years and 3 months)Clermont-Ferrand, France⋄ Conception et mise en œuvre de modèles de prévision de la demande client à horizon tactique et opérationnel pour optimiser la production, les stocks et le niveau de service.⋄ Modélisation de séries temporelles multivariées intégrant des données internes (historiques des com mandes, stock, prix, etc...), et externes (concurrence, marché européen, etc...).⋄ Optimisation du feature engineering sur jeux de données de plusieurs millions de lignes via Spark, réduisant le temps de calcul de 12h à 15 minutes.⋄ Création d'un moteur de détection proactive de ruptures potentielles.⋄ Optimisation des stocks de sécurité via modélisation statistique et simulation multi-sites.⋄ Industrialisation des modèles avec pipelines DataFactory et monitoring.
- Crédit Agricole CIBConsultant Robotic Process AutomationBANKING AND INSURANCEFebruary 2022 - February 2023 (1 year)Montrouge, France⋄ Collaboration avec équipes métier pour identifier et automatiser des processus critiques via UiPath.⋄ Développement et déploiement de dizaines de robots logiciels couvrant conformité, back-office et finance.⋄ Intégration de modules IA pour extraction de données structurées via OCR et modèles pré-entraînés.⋄ Ajout de scripts Python pour enrichir les workflows et appels API.⋄ Suivi post-déploiement, gestion incidents et amélioration continue.
- Ariane GroupStagiaire Data ScientistAVIATION AND AEROSPACEApril 2021 - October 2021 (6 months)Les Mureaux, France⋄ Surveillance orbitale pour identifier les objets non référencés en orbite terrestre.⋄ Traitement de données hétérogènes issues d'un réseau mondial de telescopes. ⋄ Développement de modèles deep learning (CNN) pour classification supervisée et non supervisée.⋄ Collaboration avec experts en optique, astrophysique et défense.
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