About Karim
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- RENAULTBusiness Analyst ITAUTOMOBILEJune 2023 - Today (3 years and 1 month)Guyancourt, France- Expertise technique sur les logiciels de simulation numérique : Manipulation et optimisation d'outils tels que ProLB, Fluent, Powerflow, Converge, FloEFD, utilisés pour la modélisation de phénomènes complexes.- Développement et intégration : Participation à l'implémentation de solutions techniques, réalisation de POCs et intégration d'applications dans l'environnement HPC.Automatisation et optimisation : Création de scripts et d'automatisations pour la gestion des tâches récurrentes et l'optimisation des flux de travail.- Analyse de données et impact : Collecte, analyse et traitement des données pour identifier des solutions techniques adaptées et améliorer la performance des simulations.- Programmation orientée développeur : Appétence et capacité à manipuler des outils de développement, avec un focus sur les scripts et codes nécessaires pour la personnalisation des solutions.- Gestion des outils SI : Utilisation avancée de JIRA et Confluence pour le suivi des projets, mise en place d’indicateurs de performance et automatisation des workflows techniques.- Environnement HPC et cloud : Maitrise de l'architecture des systèmes de calcul haute performance et interaction avec des plateformes Cloud pour le déploiement de solutions techniques.- Recette technique et validation : Exécution de tests, suivi des campagnes de validation technique et résolution des anomalies complexes.
- Data ScientestData AnalysesE-COMMERCEJuly 2022 - April 2023 (10 months)Paris, FranceProjets bénévolesAnalyse de données du retail en ligne aux USA :● Exploratory Data Analysis, Data visualization, KPI (https://github.com/karimsab/Superstores-data-analyses)Video games sales:● EDA, DataViz, sales prediction (https://github.com/karimsab/Video-games-sales)
- Data ScientestInférence d'une campagne marketing d'une banque afin d'en prédire le succèsBANKING AND INSURANCEFebruary 2022 - April 2022 (2 months)Paris, FranceInférence d'une campagne marketing bancaire afin d'en prédire le succès :● Exploration et nettoyage des données puis data visualisation● Tests statistiques, feature engineering et machine learningRésultats : classification clients avec ~78% de précision
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Education
- Master sciences de l'ingénieurENSAM2016Mécanique des fluides Mécanique des solides Modélisation Simulation
- Data AnalystSorbonne2022- Programmation : Python - Data Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly - Machine Learning : Scikit-Learn - Scrapping : Text mining, Web scrapping (BeautifulSoup) - Big data / Database : SQL, PostgreSQL, BigQuery, PySpark - BI : Tableau
Certifications
- Data AnalystData Scientest2022