About Saoussen
Machine Learning Engineer diplômée d’un Master en Finance & Data Science (ISIFAR – Université Paris Diderot) et certifiée Machine Learning Engineer (Mines Paris – PSL / DataScientest), j’interviens sur des missions data de bout en bout, de la compréhension du besoin métier jusqu’à la livraison de modèles et dashboards exploitables.
Je conçois des solutions data orientées impact : préparation et structuration des données, feature engineering, modélisation statistique et machine learning (régression, classification, XGBoost, Random Forest), évaluation de performance et mise en place d’outils d’aide à la décision. J’ai travaillé sur des sujets de scoring, segmentation, analyses socio-démographiques et reporting KPI.
Côté outils : Python (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow), SQL, Git, Docker (bases), APIs, ainsi que data visualisation avec Power BI, Tableau et dashboards analytiques. Je peux produire des reportings clairs pour les équipes métier et transformer les données en leviers d’action concrets.
J’accorde une attention particulière à la qualité des données, à la reproductibilité des analyses et à la lisibilité des résultats. À l’aise dans les environnements pluridisciplinaires, je fais le lien entre enjeux business et solutions techniques.
Disponible pour des missions en data science, machine learning, data analyse et data visualisation (Power BI), en support d’équipes produit, marketing, finance ou opérationnelles.
English
Conversational
French
Native or bilingual
Arabic
Native or bilingual
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- ConexCap Finance ParisStage data scientistJuly 2019 - December 2019 (5 months)LuxembourgConception et maintenance de pipelines de données (ETL, collecte, nettoyage, contrôle qualité). Développement d'outils de monitoring de la qualité des données et du suivi des KPI. Modélisation et scoring prédictif (régression logistique, XGBoost) sous Python et R. Analyses socio-démographiques et BI pour le pilotage de la performance par les KPI. Création de dashboards de performance et reporting stratégique.
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Education
- Machine Learning EngineerParis Mines PSL2024Cette formation m'a permis d'acquérir des compétences techniques avancées en Machine Learning et en Intelligence Artificielle, couvrant plusieurs aspects clés : Fondamentaux de la Data Science : Manipulation de données avec Python (Pandas, Numpy) Visualisation de données (Matplotlib, Seaborn) Statistiques appliquées et probabilités Machine Learning : Algorithmes supervisés (régression, classification) Algorithmes non supervisés (clustering, réduction de dimensionnalité) Méthodes d'évaluation et validation croisée Deep Learning : Réseaux de neurones profonds avec TensorFlow et Keras Réseaux convolutifs (CNN) et récurrents (RNN) Optimisation des hyperparamètres et tuning de modèles MLOps : Industrialisation des modèles de Machine Learning Déploiement et surveillance de modèles (CI/CD) Conteneurisation avec Docker, orchestration avec Kubernetes Gestion de projets IA : Méthodologies agiles et gestion de projets data Mise en production des modèles ML dans des environnements complexes Cas pratiques : Projets concrets autour de la prédiction, classification, et traitement du langage naturel (NLP) Collaboration en équipe avec Git et gestion des versions Cette formation m'a préparé à des environnements réels en combinant théorie et pratique pour maîtriser les outils et techniques nécessaires en Machine Learning et MLOps.
Certifications
- Machine Learning Engineerdatascientest , Paris Mines PSL2024