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Massissilia Medjkoune

Data scientist

Can work in or around Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
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Location and workplace preferences

Location
Paris, France
Can work onsite in your office in
  • around Paris and 50km

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Business sector
  • Agriculture
  • Banking & Insurance
  • Research
  • E-commerce
  • Environmental
+8 autres

Verifications

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Categories

Skills (7)

Massissilia in a few words

PhD en mathématiques appliquées avec plus de 3 ans d’expérience autour de la data science dans plusieurs secteurs (E-commerce, Marketing, Environnement).
Axée sur les données et sur la compréhension de la problématique, ma passion est de de formaliser les problématiques business en modèles mathématiques.

Expertise poussée en datamining, systèmes de recommandations et traitement de langage naturel.

A la recherche de missions en tant que datascientist, mon champs de compétences comprend :
- Machine Learning/Data Science (méthodes de classification, prédictions, recommandations etc.)
- NLP (nettoyage, lemmatisation, analyse de la sémantique et classification de textes, etc.)
- Programmation Scala/Python/R

Experience

LABORATOIRES LGEI ET LGI2P

Environmental

Doctorante

January 2015 - April 2018 (3 years and 2 months)

Proposition d’une approche automatisée pour l’évaluation de la qualité d’une odeur
– Proposition d’un modèle intelligent qui résume au mieux la qualité d'une odeur
– Application sur des données d’évaluation de la qualité de l’odeur des vins
NLP classification fusion de l'information Recherche

KILIBA

E-commerce

Data scientist

August 2018 - Today (4 years and 3 months)

Mettre en place des algorithmes de recommandation pour améliorer les solutions de marketing digital.

- Recueillir des besoins clients et règles métiers
- Modéliser les besoins sous forme de différents scénarios
- Définir les variables nécessaires pour modéliser les scénarios (données d'achat, de visite, catégories des produits,...)
- Identification des produits à valoriser dans les campagnes marketing
- Identifier une cible clients pertinente
- Segmentation des clients en fonction du comportement d'achat, de visite pour identifier des groupes de comportements similaires
- Segmentation des clients : clients appétents aux promotions, appétents aux nouveautés, clients actifs et non actifs
- Fidélisation des clients
Système de recommandation Scala Apache Spark MLlib Cassandra Crédit d'impôt recherche Crédit d'impôt d'innovation

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