Miljan S.

data scientist machine learning expert - Python

Remote from Paris

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4 project(s)
(1 rating)
  • Indicative rate €500 / day
  • Experience 2-7 years
  • Response rate 100%
  • Response time 1h
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Paris, France
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  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Full professional proficiency

  • Serbe

    Native or bilingual

  • Japonais

    Basic

  • Espagnol

    Basic

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Skills (20)

Miljan in a few words

Bonjour,

Mon objectif en tant que data scientist est de mettre à la disposition des entreprises à la fois mes compétences techniques en machine learning et deep learning mais aussi mes connaissances business afin qu'elles puissent apporter plus de valeur à leurs clients. J'ai un MSc en management ainsi qu'un master en data science. Au début de ma carrière j'ai travaillé en tant que consultant en digital.
Cette expérience m'a permis d'acquérir des compétences générales en :
* Compréhension du besoin client
* Résolution de problèmes
* Présentation et communication d'idées complexes

Mon expertise en data science :
* Segmentation du comportement des clients (commerce de détail, commerce électronique)
* Prévision d'actions ou de valeurs (Industrie, logistique)
* Développement de moteurs de recommandation
* Traitement du langage naturel
* Traitement d'images
* Traitement de données séquentielles (finances, traduction de texte)

Mes outils de travail :
* L'analyse de données : Pandas, Numpy
* Visualisation de données : Plotly
* Machine Learning : Scikit-learn, XGBoost, Catboost, LightGBM
* Deep Learning : Keras, Tensorflow
* Développement web : Dash (Plotly), Flask

Principaux projets :
* Prédiction de la valeur d'équipements industriels à l'aide du machine learning
* Développement d'un dashboard avec Plotly pour des données de vente
* Prédiction de transactions clients
* Segmentation des comportements clients dans le e-commerce
* Prédire la valeur d'actions boursière grâce au deep learning
* Catégoriser automatiquement des questions de StackOverflow


Au plaisir de travailler avec vous,
Miljan

Experience

Cabinet Roux

Consulting & Auditing

Valorisation d'usines

Boulogne-Billancourt, France

September 2019 - December 2019

1ère mission :
  • Analyse exploratoire des données des usines d’un secteur des clients expertisés par le cabinet Roux
  • Classification des biens industriels avec des désignations en texte libre en famille de biens
2ème mission :
  • Classification des biens pour un autre secteur
  • Valorisation des biens grâce à des algorithmes de machine learning (xgboost)

Bpifrance Le HUB - BPI France

Banking & Insurance

Data Scientist / Chef de projet Data

Paris, France

May 2019 - August 2019

Ma mission au sein du Hub de la BPI intervient durant une restructuration interne du HUB pour toujours mieux accompagner les start-ups françaises, cette restructuration mettait l’accent sur l’innovation interne et la transformation digitale, mon rôle était donc de participer à cette innovation à travers le prisme de la donnée. C’est en ce sens, que j’ai porté la double casquette de chef de projet data et data scientist.

La première partie de mission a consisté à analyser les données existantes, produire des recommandations quant aux actions à mener pour les exploiter au mieux et enfin restructurer les données et les compléter grâce à l’apport de bases de données externes.

La deuxième partie de mission était la mise en place d’un dashboard qui permettrait aux différentes équipes du HUB de suivre les principaux KPIs qui résultaient de l’accompagnement des start-ups. Afin de satisfaire au mieux les attentes liées aux différents KPIs, j’ai opté pour le développement d’une web app from scratch. Pour cela, j’ai utilisé le framework open source Dash de plotly (en python). La particularité de cette web app était de pouvoir être connecté à Pipedrive (outil de sales) via une API pour avoir les KPIs en temps réel.

Santander Consumer Banque

Banking & Insurance

Compétition Kaggle

Paris, France

March 2019 - April 2019

Compétition Kaggle : Santander Customer Transaction Prediction

L’objectif de cette compétition était d’aider la Banque Santander à identifier les clients qui effectueront une transaction spécifique à l'avenir. La difficulté de cette compétition résidait dans le fait que les données fournies aient été anonymisé et de ce fait que nous ne connaissions pas les différentes variables.
Cette compétition est à ce jour la plus populaire sur Kaggle avec près de 9000 équipes inscrites.

Après plus d’un mois de travail, j’ai réussi à obtenir une médaille d’argent en me plaçant à la 327ème position sur 8800 équipes.

Lien de la compétition : https://www.kaggle.com/c/santander-customer-transaction-prediction/overview

Projet OC

Banking & Insurance

Prédiction du cours d'action

November 2018 - December 2018

Base de données : New York Stock Exchange

Mission : Implémenter un algorithme récent de réseaux de neurones traitant des données séquentielles à de la prédiction de stock. (Transformer développé par les équipes de Google pour de la traduction de texte ==> https://arxiv.org/abs/1706.03762)

Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/stock-predictions-with-multi-head-attention

Projet OC

Public sector

Réalisez des indexations automatiques d'images

October 2018 - November 2018

Thème : Traitement d'images

Base de données : Stanford Dogs Dataset

Mission : Développer un algorithme de détection de la race d’un chien à partir d’une photo.

Modèle final : https://www.kaggle.com/miljan/dog-breed-classification-with-xception

Projet OC

Social Networks

Catégorisez automatiquement des questions

Paris, France

September 2018 - October 2018

Base de données : Stack Exchange explorer de StackOverflow

Mission : Développer un système de suggestion de tag pour StackOverflow. Il prend la forme d’un algorithme de machine learning qui assigne automatiquement plusieurs tags pertinents à une question.

Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/predicting-tags-for-stackoverflow

Projet OC

E-commerce

Segmenter le comportement des clients

Paris, France

August 2018 - September 2018

Base de données : « Online Retail Data Set » : base de données comportant les transactions d'une année de vente d’un site de e-commerce

Mission :
1/ Comprendre les différents types d’utilisateurs et créer des catégories dignes d’intérêt;
2/ Construire un modèle permettant de classer automatiquement les utilisateurs après leur premier achat dans l’une des catégories crée précédemment.

Lien du notebook : https://www.kaggle.com/miljan/customer-segmentation-with-xgboost-97-92

Projet OC

Aviation & Aerospace

Anticiper le retard de vol des avions

Paris, France

July 2018 - August 2018

Base de données de "Bureau of Transportation Statistics" des États-Unis pour l'année 2016

Mission : optimiser la logistique et anticiper les retards des compagnies aériennes. Pour cela, je devais analyser les données fournies pour évaluer les comportements des différentes compagnies d’aviation existantes. Cette évaluation m’a permis de développer un modèle de prédiction des retards à partir des variables fournies.

ICP Consulting

Consulting & Auditing

Consultant en transformation digitale

Paris, France

April 2017 - April 2018

  • Assimilation de la méthodologie du Lean UX (agile, design thinking, lean start-up, expérience utilisateur)
* Cadrage et conception de dispositifs digitaux complexes
* Conduite des ateliers de convergence interne
* Tournée d’écoute à l’international
* Définition des parcours clients, des personas et des fonctionnalités clés
* Conception des écrans avec l’UX Designer et teste des écrans
* Rédaction du cahier des charges technique et fonctionnel
  • Conduite du changement auprès de dirigeants
  • Rédaction de feuilles de route data et de ses cas d’usage métiers

Veolia Water technologies - Veolia

Environment

Chef de projet digital

Paris, France

April 2017 - December 2018

Conception des dispositifs digitaux (écosystème web) en Lean UX5 :
  • Cadrage : réalisation d'une étude clients, du benchmark et conduite des ateliers de convergence internes
  • Analyse des données web (Google Analytcs + Google Search Console)
  • Conduite des ateliers de prototypage desktop et mobile
  • Conception des écrans avec l'UX Designer et tests des écrans en démo Invision
  • Rédaction des livrables, cadrages, spécifications fonctionnelles et de l’appel d’offres

TRAVEL WIFI

Telecommunications

Mission de conseil

Paris, France

October 2016 - December 2016

  • Diagnostic d’entreprise, identification d’un nouveau marché et mise en place d’une stratégie de lancement pour une nouvelle offre from scratch de fourniture wifi pour un nouveau segment de marché
  • Segmentation du marché / Confirmation du besoin
  • Analyse concurrentielle / Définition de l’offre
  • Stratégie marketing

4 Malt project(s)

    (1 rating)

    Rana - Bpifrance Participations

    07/08/19

    Impliqué et motivé, Miljan a fait preuve de grandes qualités professionnelles au cours de sa mission. Très rigoureux, il est rapidement monté sur les sujets et à très vite maîtriser les tenants et aboutissants de nos problématiques. Cela lui a permis de prendre des initiatives et de rechercher de nouvelles solutions toujours plus performantes. Miljan a réalisé une mission de qualité tout en tenant les délais. Je vous le recommande vivement.

    Education

    • Master of Science in Management

      emlyon business school

      2018

      Spécialisation en entrepreneuriat.
      Projet de fin d’études : l’impact de l’intelligence artificielle sur l’emploi

    • Data Scientist

      Openclassrooms + CentraleSupélec

      2019

      Compétences développées :
      -Analyser des données pour en extraire de la valeur et répondre à une problématique spécifique.
      -Modéliser le phénomène à l’origine de la création de données, à l’aide d’algorithmes de machine learning.
      -Mesurer et améliorer les performances de cette modélisation.
      -Automatiser des tâches telles que des recommandations, des prédictions, des classifications d’images, ...
      -Communiquer des résultats par la visualisation des données afin de faciliter la prise de décision.

      Expertises obtenues :

      -Traitement du langage naturel (NLP) : NLTK, TF-IDF, LDA, Word2Vec
      -Traitement d'images : OpenCV, Sift, Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
      -Traitement de données séquentielles (finance, traduction) : LSTM, GRU, Seq2Seq, Attention, Transformer

    • Licence de mathématiques appliquées et sciences sociales

      Université Paris 1 Panthéon La Sorbonne

      2014

      La licence MASS, (Mathématiques Appliquées et Sciences Sociales), est une formation en mathématiques et en informatique accompagnée d’une formation axée sur l’économie, la finance et la gestion.

    Certifications

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