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Nogaye GningNG

Nogaye Gning

Data scientist/ Data analyst

€600/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Nogaye

Data Scientist / AI Engineer –plus de 5 ans d’expérience

Avec une expérience solide en machine learning, IA générative et modélisation prédictive, j’accompagne les entreprises pour transformer leurs données en solutions concrètes et stratégiques.

Compétences clés :
  • Développement et déploiement de modèles IA
  • Conception de pipelines et industrialisation de modèle ML/MLOps avec Kedro, MLflow, Docker
  • IA générative appliquée au traitement et structuration de données textuelles (RAG, LLM, embeddings)
  • Analyse de données avancée (Python, SQL, visualisation avec Tableau, Power BI)
  • Communication des résultats et vulgarisation pour les équipes métiers

Je suis ouverte à des missions variées, je propose des solutions pragmatiques et sur-mesure, adaptées aux besoins métiers et à l’optimisation des processus.

Pour collaborer et discuter de vos projets, n’hésitez pas à me contacter !
  • Wolof

    Native or bilingual

  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Can work on-site
Paris (up to 50km), Lyon (up to 50km)

Experience

  • Service & Secure Payment (SSP)
    Data scientist/AI Engineer (Lead technique)
    BANKING AND INSURANCE
    September 2024 - Today (1 year and 9 months)
    Paris, France
    Projet de scoring de fraude client
    • Pilotage de bout en bout du projet, de la phase de cadrage avec les équipes métiers et commerciales jusqu’à la mise en production et le suivi des performances.
    • Recueil et formalisation des besoins métiers: définition des cas d’usage, des KPIs et des critères de performance des modèles en lien avec les enjeux business.
    • Encadrement d’un Data Analyst: répartition des tâches, suivi des livrables, accompagnement technique et montée en compétence.
    • Conception et mise en œuvre de pipelines de données: extraction des données avec SQL, nettoyage, transformation et préparation des datasets.
    • Création de features pertinentes à partir de données pour améliorer la performance des modèles.
    • Développement, entraînement et évaluation de modèles prédictifs supervisés de type boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) pour la détection des fraudes sur les paiements par chèque.
    • Industrialisation des workflows ML avec Kedro: pipelines de traitement, entraînement, validation et suivi des modèles.
    • Gestion des expérimentations avec MLflow: logging des métriques et hyperparamètres, comparaison des modèles, gestion des runs, promotion des meilleurs modèles vers le Model Registry et tagging pour tests et production.
    • Développement et déploiement d’une API FastAPI: exposition des modèles en production, gestion des requêtes et containerisation Docker pour le déploiement.
    • Organisation d’ateliers avec les équipes métiers: pour présenter et analyser les résultats des modèles de scoring, recueillir leurs retours et définir conjointement des recommandations adaptées aux besoins spécifiques de SSP.
    • Analyse de données financières avec Tableau Desktop
    Scikit-learn XGBoost MLflow Kedro Tableau Desktop
  • SSP
    Data scientist/AI Engineer
    BANKING AND INSURANCE
    September 2024 - Today (1 year and 9 months)
    Paris, France
    POC – Développement d’un système RAG sur données juridiques publiques (Code monétaire et financier)
    • POC – Développement d’un système RAG sur données juridiques publiques (Code monétaire et financier)
    • Conception et développement d’un pipeline RAG pour l’interrogation de corpus juridiques.
    • Segmentation et chunking hiérarchique des textes juridiques (livres, chapitres, articles, alinéas) à l’aide de regex Python et de LangChain.
    • Génération d’embeddings avec des LLMs.
    • Indexation et recherche vectorielle via Milvus (base de données vectorielle).
    • Orchestration du pipeline RAG avec LangChain.
    • Intégration de modèles de langage via AWS Bedrock : consommation de LLMs (type Mistral / modèles équivalents) pour la génération de réponses.
    • Mise en place d’architectures d’appel aux modèles (inference API) avec gestion des prompts, du contexte et des réponses.
    • Prompt engineering avancé pour la génération de réponses juridiques contextualisées et fiables.
    IA générative Langchain Milvus Amazon Bedrock Amazon Web Services
  • AKKODIS Research,
    Data Scientist
    MECHANICAL ENGINEERING
    March 2022 - July 2024 (2 years and 4 months)
    Paris, France
    Missions et tâches:

    Projet de génération de CV à partir d'audios pour ADECCO
    • Transcription d'audios avec le modèle de reconnaissance vocale Wishper avec Azure Machine Learning
    • Fine-tuning du LLM T5 avec Azure Machine LearningDétection de paternes avec CamemBERT et spacy
    • Mise en place d’un pipeline NLP complet : nettoyage des textes, tokenisation, lemmatisation, embeddings et extraction d’informations
    Projet d'assistance à la maintenance prédictive pour la SNCF
    • Application de NLP aux tickets de résolution IT pour la maintenance prédictive: avec les modèles préentraînés de Hugging Face pour les adapter aux besoins spécifiques du projet.
    • Exploitation de modèles LLM de Hugging Face (BERT, CamemBERT, RoBERTa) pour l’analyse des tickets IT et l’extraction automatique d’informations structurées.
    • Application de modèles de NLP pour extraire des informations significatives à partir des notes de résolution(texte).
    • Réalisation d’un pipeline NLP complet : nettoyage des textes, tokenisation, lemmatisation, embeddings et extraction d’informations
    • Utilisation de NLP pour analyser les notes de résolution de manière approfondie.
    • Rédaction de rapports techniques détaillés: pour documenter les méthodes et les résultats.
    NLP intelligence artificielle Python Azure Machine Learning IA générative

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Education

  • Master of Data Science
    Université Paris-Saclay
    2021
    Master Data Science en alternance , Traitement des données
  • Licence, Informatique
    Université Paris-Sud
    2019
    Licence, Informatique

Skill set (8)

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