Skill set (46)
Industry fields of expertise
Mamoutou in a few words
Bonjour,
Je suis Data scientist | ML Engineer et j'ai l'habitude de gérer une variété de pipelines de données et de bases de données, y compris des données non structurées. J'ai prototypé plusieurs produits from scratch.
○ Principes du code propre : Design patterns, POO, Pylint, PEP8, modules, documentation, tests unitaires
○ Construire de workflow de modèle reproductible de Machine Learning
○ Déploiement de pipeline ML évolutif en production
○ Scoring & Monitoring des modèles Machine Learning
Technologies et frameworks principalement utilisés :
○ Data science : Python | PySpark | Pandas | Numpy | Scipy
○ Machine learning : Azure | Databricks | Python | Tensorflow | Pytorch | Scikit-learn | Mlflow
○ Natural Language Processing : NLTK | SpaCy
○ Outils et frameworks web : Django | Flask | Django Rest API | FastAPI | Docker
○ Scrapping : Python, Requests, Selenium, Scrapy
○ Base de données : MySQL, Postgres
○ Gen AI : Azure Open AI, LLM, RAG, Agents, LangChain
○ Outils de versioning : Azure DevOps | Github | Gitlab | CI/CD
Experience
- AvanadeMachine Learning Ops EngineerDIGITAL & ITJanuary 2024 - Today (9 months)Paris, France
- ScageSoftware EngineerDIGITAL & ITMarch 2023 - October 2023 (7 months)Développement de logiciels de gestion du personnel :- Recueil de besoins client et analyse des spécifications- Conception architecturale de logiciel- Mise en place de procédures de CI/CD, des tests d’intégrations et documentation - Déploiement cloud (Render), maintenance et respect du délai de livraison
- Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies renouvelables (CEA-Salclay)Research ScientistENERGY & UTILITIESMarch 2021 - February 2023 (1 year and 12 months)Palaiseau, France- Améliorer et orchestrer des outils de moteurs de recherche sémantique multilingues- Combiner des techniques symboliques basées sur des modèles morphosyntaxiques- Identifier dans des corpus spécialisés : entités nommées, coréférences et exigences- Découvrir de relations sémantiques dans des corpus multilingues (Fr, Eng, Ru, Hi)- Implémenter des modèles de ML efficaces, évolutifs, fiables et reproductibles- Sécuriser et automatiser l'ingestion des flux de données entre des sources disparates- Rendre l'interface graphique utilisateur ergonomique- Conteneuriser et déployer On-premise des outils de moteur de recherche sémantiqueOutils utilisés : Docker, Gitlab, Python, Pydantic, Traefik, Tensorflow, TensorBoard, Keras, NLTK, FastText, Scikit-learn, Slurm, GPU/CPU, API Rest & Linux
Recommendations
Education
- Master Management, parcours Évolutions Technologiques Organisationnelles & StratégiquesInstitut d’Administration des Entreprises (IAE) de Versailles2019
- Master Informatique, parcours Décision & OptimisationUniversité de Caen2018
- Licence InformatiqueUniversité de Caen2016
Certifications
- Nanodegree Program, Machine Learning DevOps EngineerUdacity2023
- Microsoft Azure Data Scientist AssociateMicrosoft
- Microsoft Azure AI Engineer AssociateMicrosoft2024
- Microsoft Azure FundamentalsMicrosoft
- Professional Scrum Master IScrum.org