About Mounir
Data Scientist spécialisé dans la mise en place d’outils de Machine Learning, d’analyses statistiques et de traitement de données à grande échelle.
Passionné par le secteur de la vente au détail, j’ai notamment contribué à :
- Développer des stratégies de pricing via un modèle prédictif (+8 % de marge sur les produits concernés, déployées dans 10+ pays).
- Mettre en place et analyser des A/B tests afin d’évaluer l’impact des décisions.
- Automatiser le traitement et l’analyse de grandes quantités de données pour générer des insights exploitables par les équipes métiers.
- Mise en place d’une architecture LLM pour simplifier l’interaction entre les données brutes et les équipes métiers.
Mon approche combine rigueur statistique, expertise technique et sens du produit, pour transformer vos données en solutions concrètes et actionnables.
Contactez-moi pour que nous définissions ensemble la solution la mieux adaptée à vos besoins.
N’attendez plus pour faire passer votre projet à l’étape suivante 🚀
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Experience
- DECATHLON SE - FRANCEData scientist | PricingSPORTSFebruary 2024 - Today (2 years and 4 months)Paris, FranceChez Decathlon j'ai pu contribuer à la mise en place d'un système de pricing visant à replacer le client au centre de la stratégie de prix.Mon rôle a notamment consisté à déployer un modèle prédictif capable d'optimiser les marges en conservant les parts de marché. (+8 % de marge sur les produits concernés dans 10+ pays.)J'ai également :
- Préparé et analysé des A/B tests pour mesurer l'impact de notre stratégie de prix.
- Développé et orchestré des pipelines de données en PySpark pour le traitement à grande échelle.
- Conçu une architecture LLM permettant aux équipes métiers d'interagir directement avec les données de pricing.
- Assuré la mise en production et le monitoring des modèles via MLflow.
- Naval GroupInternship : Python DeveloperDEFENSE AND MILITARYApril 2023 - July 2023 (3 months)Brest, FranceChez Naval Group, j’ai automatisé l’analyse quotidienne des exécutions de scripts orchestrés, permettant aux intégrateurs système de gagner une demi-journée par semaine à l'équipe.Pour cela, j’ai développé un framework de traitement et d’analyse de grandes quantités de données, capable de prétraiter automatiquement les informations et de générer une liste d’anomalies potentielles nécessitant uniquement le contrôle de l’intégrateur responsable.
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Education
- Diplôme d'Ingénieur spécialisé en Data ScienceESIEE Paris2024Formation d'ingénieur spécialisée en data science. Axé autours de projet de bout en bout, allant d'une donnée brute a une création de valleur. J'ai pu y apprendre à : - Analyser de la donnée - Développer des modeles de machine learning - Monitorer et déployer un modele de machine learning.