PIAbout Pety Ialimita
Le saviez-vous ?
85% des projets data-driven échouent à créer de la valeur, souvent par manque de compréhension des enjeux métier et de dialogue entre les équipes tech et décisionnaires selon RAND corporation en 2024.
Mes parcours en un mot
Diplômé de Télécom Paris et en Économie, avec des expériences chez Volvo, Idemia, Veolia, BRED, je combine une expertise pointue en data science/IA et une vision stratégique métier. Cette double compétence me permet de poser les bonnes problématiques et de concevoir des solutions data sur-mesure, adaptées à vos contraintes et objectifs.
Approche sur-mesure :
Selon la nature du cas d’usage et le niveau d’explicabilité attendu, j’adapte la méthode :
- Statistique ou économétrie pour des modèles simples et interprétables ;
- IA avancée (ML, deep learning, LLM) pour traiter des volumes massifs ou des données en temps réel.
Le choix de la méthode du moins le protocole du projet au départ, entre nous, permettrais de maximiser vos retours à l'investissement.
Vous gardez le contrôle :
- choix des technologies comme Python ou R ;
- niveau d’automatisation comme modèle entrainé en offline ou réentrainement en ligne ;
- périmètre d’intervention (modélisation end-to-end ou ciblé : exploration, entraînement, réentrainement, mise en production…).
Pour optimiser mes impacts, j'interviens dans mes domaines de prédilection :
- Forecasting & Nowcasting (séries temporelles, apprentissage incrémental)
- Détection de risques/anomalies
- CRM & segmentation clients
- Computer Vision & Visual-based AI
- Analyse de sentiment ou de documents (NLP & LLM)
French
Native or bilingual
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- Volvo Group FRData scientistSeptember 2024 - February 2025 (5 months)Lyon, France
- Détection d’anomalies en temps réel lors de stress tests de camion.
- IA embarquée : réentrainement suite aux drifts, Forecasting
- Outils : Python / Jupyter notebook / Microsoft Azure
- IDEMIAIngénieur d'intelligence artificielleMarch 2024 - July 2024 (4 months)Paris, France
- Prédiction du taux d’occlusion faciale via un CNN préentrainé de Hugging Face.
- 1er du data challenge
- Solution : ensemble Learning (ResNet-18) sur images couleur/NB et pondération par niveau d’occlusion.
- Compétences : Finetuning Deep Learning / Computer vision / Dropout
- Télécom ParisData scientistJanuary 2024 - March 2024 (2 months)
- Classification multi-classe (28) biaisée par le genre.
- Rééchantillonnage + bagging ont permis 82,9 % accuracy et réduction du TPR_GAP (biais).
- Compétences : Fairness · Scikit-learn · Ensemble Learning · BERT
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- Mastère Spécialisé Expert Data & Intelligence ArtificielleTélécom Paris2025Atouts du Mastère Spécialisé : - Classé dans le top 03 des meilleurs formations en Big Data et Data Sciences en France depuis au moins 2023 ; - pédagogie progressive sur le traitement des données : Exploration Data Analysis -> Statistiques fondamentales -> Statistical Learning -> Data Challenge de classification multiclasse sur données biaisées ; -> Machine Learning avancé, Data challenge sur la prédiction du pourcentage de visage masqué (ou occulté) -> NLP et LLM, Projet de ZeroShot-Learning pour une banque ; - Projet final : -- Analyse de sentiment (positif/neutre/négatif) des bilans financiers et rapports économiques -- Prétraitement, vectorisation et inférence avec modèles Transformers. -- Compétences : Zero-shot learning, Onyxia (cloud), Pytorch, Hugging Face - Bagage théorique conséquent en Data science et adaptation aux nouvelles formes d'IA ; - Bagage solide en informatique : Python, SQL, Github, Cloud Computing, Système distribué
- Double Master II en Economie AppliquéeUniversité de La Réunion / Université Catholique de Madagascar2024- Major de promotion & Boursier d'excellence - Recherches : indépendance de la banque centrale & inflation - Compétences sur l'économétrie : Vector Autoregressif (VAR), Vector Error Correction Model (VECM)