About Okay
Okay détient un doctorat et un postdoctorat en science de données, modélisation microéconomique comportementale et possède plus de 15 ans d'expérience dans le domaine. Il a développé une expertise solide en économétrie appliquée, avec un accent particulier sur la prédiction, la prévision, la personnalisation des modèles d'apprentissage automatique et les méthodologies agiles pour le développement de solutions et plateformes avancées en intelligence artificielle.
Au cours de sa carrière, il a conçu et mis en œuvre avec succès de nombreuses solutions d'intelligence artificielle pour des applications B2B et B2C. Ses capacités exceptionnelles en résolution de problèmes, associées à de solides compétences en gestion, ont permis aux parties prenantes de développer des produits fiables et autonomes. Reconnu pour son enthousiasme et sa capacité à traduire une expertise scientifique en applications pratiques d'IA, Okay inspire et motive constamment ses collègues.
- Compétence technique et fonctionnelles
o +15 ans d'expérience en science des données et analyse de données
o Expert en statistiques, analyse comportementale et microéconomie appliquée
o Validation scientifiques et techniques des solution IA
o Gestion des projets
o Management d’équipe
o Capacité rédactionnelle : synthèse, rapports (Français, Anglais)
o Coordination
Méthodes maîtrisées :
o Méthodes d'apprentissage automatique
o l'apprentissage par renforcement
o LLM, NLP
o Moteur de recommandation
o Modèles économétriques (donnée transversale et de séries chronologiques)
Technologies / Écosystèmes maîtrisés :
o Python, SAS, STATA, R
o Hadoop, Scala et Spark
Certification:
o ISO 27001 Cyber Security-Lead implementer
o ISO 27005 Risk Manager
French
Fluent
English
Native or bilingual
Turkish
Native or bilingual
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- Deep Meaning Data LaboratoryResponsable des projets data scienceDIGITAL AND ITMay 2017 - April 2018 (11 months)• Développement de modèle de détection de fraude basé sur le ML, DL en intégrant l’analyse économétrique (Transaction international (SWIFT, SEPA-ISO20022) et carte de crédit).• Analyser et traiter des ensembles de données complexes-Concevoir un modèle de détection des fraudes permettant de classer les transactions faussement négatives donnant 100% de rappel-Test des méthodes de Machine Learning, Deep Learning (réseau de neurones à convolution, TensorFlow, Theano)• Identification des comportements anormales dans les courriers électroniques
- TRS GroupsResponsable des données et de conseil en stratégie en prix produitTRAVEL AND TOURISMAugust 2011 - July 2015 (4 years). Gérer de stockage des donnés. Programmer le déploiement du cycle de vie des nouveaux produits. Prédire les élasticités de la demande des nouveaux produits et optimiser les prix :-Extraire des informations des données brutes afin de mieux capturer et analyser les tendances des consommateurs-Création des modèles de prix avancé concernant le profil client et de bien-Utiliser des modèles économétriques dans les données pour dépasser au problème de démarrage à froid (« cold start »)-Interpréter l’information d’une série d’enquêtes de base de données pour faire des prédictions et des recommandations
- Aquila Consulting Big Data, data science, data gouvernance & InfrastructureExpert Data ScientistDIGITAL AND ITApril 2018 - February 2019 (10 months)• L'analyse des contrats (identification des signatures, dates, pénalités, duré...etc.)• Prédiction du risque de crédit financière par l'analyse NLP et NLU à partir des ratings des agences de notation et d’articles de presse incluant l’information financière.• Implémentation économétrique dans "deep learning" pour la prédiction des prix en basant sur la classification les couples clients / produits.• Prédiction le sexe et l’âge des visiteurs de site internet.• Labélisation automatique d’objets sur la base d’un YOLO (Contrainte du temps réel et de flux vidéos)• Reconnaissance d'âge, de genre et d’émotion à partir d’une détection faciale (Real Time Neural Networks for age, emotional and gender classification de 2017; faire des tests et d’optimisation des couches réseau neuronal artificiel)• Calcule le score de conformité documentaire des templates (Classification des documents, Extraction d’information, Calcul du score de conformité du document, similarité des docs.)• Le traitement automatique des tickets de maintenance (Identification du degré de criticité/priorité, Recherche de la root-cause, Suggestion)• Extraction des tableaux dans les documents ayant des extensions pdf.• Création de moteur de recommandation pour le secteur d'automobile.• Solution « web scraping » et l'analyse textuelle en python pour mieux connaitre des comportements des clients.• Documentation technique des projets divers.• Entretien technique avec data scientistes.
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- Postdoc Chercheur associéParis I Panthéon - Sorbonne (CES / CNRS )2018•Détection des agents économiques qui participant à l’économie informelle -Utilisation des méthodes microéconomie appliquée et les réseaux de neurones convolutifs pour améliorer la classification des comportements. -Développement d’outils statistique pour transformer et combiner les données •Mesure économétrique du PIB élargi en incluant des valeurs d’utilisation du temps monétaire et le revenu non-déclaré -Évaluation pour la France, États-Unis, Pologne, Canada et Turquie
- Master Data ScienceEcole Polytechnique2017Mémoire de fin d'étude : d’amélioration d’un moteur de recommandation existent avec des méthodes économies comportementales. -La recommandation « hédonique » utilise des algorithmes hybrides économétriques. -Intégration de plusieurs techniques : text-mining, scoring émotionnel.
Certifications
- ISO 27001Professional Evaluation and Certification Board(PECB)2020
- ISO 27005Professional Evaluation and Certification Board(PECB)2020