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Souleymane NdoyeSN

Souleymane Ndoye

Ingénieur statisticien - Data Scientist Senior

€650/day
Paris, FR
8-15 years

Average response time: 1 hour

About Souleymane

Statisticien informaticien, data scientist , j'ai travaillé depuis plus de 18 ans pour les Grands Comptes et une organisation internationale (EDF, Autorité des Marchés Financiers, Airbus, Société Générale, ONU,..).
Mon champs de compétence comprend : La modélisation, le traitement de données dans des architectures distribuées, l'implémentation d'algorithmes complexes, la formation en institut de Mathématiques.

  • English

    Fluent

  • French

    Native or bilingual

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

Experience

  • JEMS group
    Data Scientist
    DIGITAL AND IT
    February 2016 - Today (10 years and 4 months)
    Neuilly-sur-Seine, France
    En clientèle chez :

    Airbus / Airbus Corporate Governance Product Safety - 9 mois -Toulouse, France.

    Descriptif mission : Traitement automatisé d'analyse de cause racine (Root Cause Analysis) à partir de données de vol et des messages de maintenance issus de l’avion.

    Analyse fonctionnelle
    Collecte et nettoyage de données.
    Développement algorithmique:
    Capture des messages de maintenance observés dans un intervalle de +/- 3mn autour du
    désengagement du pilote automatique et d’une dégradation des lois de commande de vol.
    Implémentation des règles métiers permettant de définir des classes de pannes.
    Automatisation et planification de la Root Cause Analysis en environnement distribué.

    Environnement technique: Palantir - Skywise (Datalake, plateforme analytique d'Airbus) - Python - Pyspark.
    Environnement fonctionnel: Sûreté aéronautique - Avionique - Pilote automatique.


    Renault / Service Qualité - 8 mois - Paris, France.

    Descriptif mission : Typologie des séquences de roulement à des fins de détection d'événements
    indésirables du véhicule autonome.
    Traduction du besoin des métiers en termes analytiques
    Analyse de données de signaux de capteurs
    Mise en place et développement des modèles (Modèles de Markov cachés, DTW, Andrew Curves,…)
    Cadrage d’un projet Big Data pour la collecte, le stockage et le prétraitement des données à analyser

    Environnement technique: Python (Pandas, Numpy, Scipy,Scikit-learn), Notebook Jupyter​.
    Environnement fonctionnel: Service qualité, Contrôle statistique.

    ​General Electric Healthcare - 2 mois - Paris, France.

    Descriptif mission : Analyse de fichiers de logs.

    Collecte et analyse des fichiers de logs des systèmes d’angiographie à des fins d’amélioration de
    l’interface utilisateur
    Parsing de logs
    Recherche de patterns à l’aide de commandes Awk et d’expressions régulières
    Recommandations technologiques

    Environnement technique: UNIX – Awk – Python.
    Environnement fonctionnel: Recherche et Développement.

    Air Liquide Healthcare - 5 mois - Paris, France.

    Descriptif mission : Modélisation statistique des ventes et du chiffre d’affaire.

    Collaboration avec les métiers (Marketing, Vente) à la définition et à la compréhension des modèles
    de ventes
    Extraction et prétraitement des données marketing et d’action de vente en SQL Server
    Chargement et analyse statistique des données dans Pandas (Python) : Analyse des tendances,
    diagrammes de Pareto, interprétation avec les métiers, correction et détection d’anomalie dans les
    données, analyse graphique avec Bokeh (Python)
    Définition et construction d’une typologie marketing de client permettant de qualifier une propension
    à une perte du client
    Etude et mise en oeuvre d’un modèle mathématique de prédiction (SVM, Naïf Bayes) permettant de
    prédire une perte du client
    Transfert de compétence vers les équipes marketing en charge de la visualisation des données

    Environnement technique: UNIX – Python (Pandas, Scikit Learn - Bokeh) - SQL Server
    Environnement fonctionnel: Marketing, Vente

    IFF (International Flavors & Fragrances) - 4 mois - Amsterdam/Paris.

    Descriptif mission : Cadrage d’un projet Big Data.

    Organisation des réunions de lancement d’un projet Big Data
    Conduite d’ateliers de recueille de besoin et d’analyse des systèmes d’information existant auprès des Business Units.
    Etude de la pertinence d’une évolution des systèmes existants vers une solution Big Data par Business Unit.
    Recommandations d’architecture et d’outils applicatifs Big Data.

    Environnement technique: Talend (ETL) - MapR (Big Data Hadoop distribution) – Spark/R (distributed computing system)





  • MODIS France
    Data Scientist
    DIGITAL AND IT
    January 2015 - July 2015 (7 months)
    Paris, France
    Financial Business Analyst chez Modis France (R&D Financial Business Analyst, 4 mois):

    Recherche méthodologique pour le traitement et l’analyse des données en Python.
    Analyse des méthodes de calculs de rendement des actifs financiers.
    Implémentation et simulation du Markov Switching Multifractale Model en Python (Numpy, Pandas, Scipy).
    Collaboration académique (Prof. Laurent Calvet) pour l’implémentation du Markov Switching Multifractale Model et de la Realized Volatility à des fins d’analyse prédictive.
    Rédaction des spécifications techniques et fonctionnelles pour le transcodage en Java des modèles étudiés.

    En clientèle chez Essilor International (Data Scientist, 3 mois):

    Traduire les problématiques business en problème statistiques/mathématiques.
    Trouver des sources de données pertinentes (Open Data, données publiques géo-référencées ; données de recensement).
    Data management et analyses des données en traitement massivement parallèle sous Netezza (SQL).
    Analyse de l’élasticité des prix – Etudes des paniers de produits utilisant des techniques de Machine Learning et d’Analyses des données classiques : Réseaux de neurones, k-means, méthodes factorielles, méthodes de prévisions à courts termes, techniques de classifications de courbes.

    Environnement technique: Windows – LINUX – Python – Matlab/Octave -– (Pandas, Scipy, Numpy) - R
    Matlab Python R
  • Societe Generale Corporate & Investment Banking
    Data Scientist
    BANKING AND INSURANCE
    May 2014 - October 2014 (6 months)
    Paris, France
    Pôle Information Technology / Financing Income & Currencies :

    Analyse des fichiers logs et monitoring d’une application d’analyse de risque par la construction de KPI et de tableau de bords analytiques.
    Mise en place de la pile Elasticsearch-Logstash-Kibana (ELK).
    Configuration pour création de cluster afin d’assurer assurer la haute disponibilité, des performances.

    Environnement technique: UNIX - Elasticsearch-Logstash-Kibana
    UNIX Elasticsearch Kibana
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Education

  • Master II en Ingénierie de la Statistique
    Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines
    2006
    • Le M2 Ingénierie de la Statistique est une formation professionnelle en statistique. Son objectif est, grâce à un approfondissement conséquent des méthodes statistiques et à une spécialisation en actuariat et/ou en étude de marché, de former des cadres statisticiens, dotés d’une compétence en actuariat ou en études de marchés, ou d’une double compétence actuariat/ études de marchés.
  • Mastère Spécialisé en Ingénierie des Systèmes Informatiques Ouverts
    Ecole Centrale Paris
    Fondamentaux Langage, systèmes et réseaux Nouvelles technologies Leadership, management, systèmes ouverts Professionnalisation

Skill set (13)

PySpark
Python
R
Machine learning
Matlab
UNIX
Elasticsearch
Kibana
SAS
SPSS MODELER
SQL Server
SQL
PostgreSQL

Categories