Shams Roumili

ML Engineer & Data Scientist (Python)

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Paris, France
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Shams in a few words

Data Scientist avec 2 ans d'expérience professionnelle dans la banque ainsi que l'industrie automobile. Diplômé d'un Msc Machine Learning de l'Imperial College London, ainsi que de l'Ecole Centrale de Nantes.

Spécialiste en Traitement et Reconnaissance d'images (notamment la détection d'objets).
Expertise dans l'analyse de transaction bancaires (détection d'anomalies, clustering de clients).

Experience

BNP Paribas - BNP

Banking & Insurance

Data Scientist

Paris, France

September 2020 - Today

-Anti Money Laundering : analyze risk coverage of the current rule-based solution, and benchmark other AML approaches.
-Automatic alerts filtering : create relevant features and leverage supervised and unsupervised ML methods to reduce the number of false alerts. Use SHAP values for explainability.
-Reduction of FPs by 60% with a 99% recall, resulting in a potential annual saving of 15 000 man days.

Corpy&Co

Transportation

Research Engineer - Computer Vision

Tokyo, Japon

January 2019 - June 2020

Détection d'obstacles pour les voitures autonomes. Client : Toyota.
-Recherche, conception et implémentation de méthodes de détections d'anomalies basées sur la reconstruction d'images. Evaluation de ces méthodes (mAP, F1 score, IoU, temps d'inférence).
-Evalutation et adaption de méthodes supervisées pour la detection d'obstacles (YOLOv3) et explication des résultats par heatmaps d'activation et étude ablative sur l'achitecture.
-Identification des cas de défaillance (luminosité, occlusions, déséquilibres de classes et de tailles d'objets) et élaboration de stratégies pour contrer ces limitations.
-Création d'un dataset augmenté d'obstacles de route: 20% d'augmentation de l'AP.
-Intégration de features supplémentaires (profondeur, saillance, superpixels).

Datakeen

Software Publisher

Data Scientist Intern

Paris, France

April 2017 - September 2017

-Analyse de transactions bancaires : nettoyage de données, création de features quantitative à partir de données exogènes, identification de 3 clusters clients.
-Développement de fonctionnalités pour une web app d'analyse de données : rawling (SQL, NoSQL, Trello, Slack), exploration (ACP, clustering, regression) et visualisation de données (TCD, graphes, matrices de corrélation).
-Identification de comportements accidentogènes sur des données routières.
-Mise en place d'un outil de matching entre CV et offres d'emploi (pdfparser, re, nltk).

Imperial College London

Software Publisher

Reconnaissance d'expression faciale

Cité de Londres, Royaume-Uni

February 2018 - February 2018

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