About Yanis
Bonjour et bienvenue sur mon profil 👋
ML Engineer et Data Scientist avec 4 ans d'expérience dont 3 ans au sein de la R&D d'une multinationale de l'énergie, j'interviens sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée : de la conception des pipelines jusqu'à la mise en production des modèles et la restitution décisionnelle.
Voici les missions sur lesquelles j'interviens régulièrement :
🤖 Data Scientist / Machine Learning Engineer
- Développement de modèles de Machine Learning et Deep Learning adaptés aux besoins métier
- Modélisation et prévision sur des séries temporelles
- Mise en production, monitoring, détection de drift et retraining
- Benchmark et évaluation : backtesting, shadow testing
- Intégration de LLMs et développement de pipelines RAG
🏗️ Data Engineer (GCP)
- Conception de pipelines de données automatisés et robustes
- Intégration multi-sources (API, ETL), orchestration (Airflow)
- Modélisation de données : MCD, datamarts, entrepôts de données
- Industrialisation et automatisation de traitements à grande échelle
📊 Data Analyst
- Définition et cadrage des besoins
- Création de tableaux de bord décisionnels (Power BI, Tableau)
- Définition et suivi des KPIs métier et opérationnels
- Restitution et vulgarisation auprès d'interlocuteurs non techniques
J'aborde la data par le métier : comprendre le besoin réel avant de construire la solution. Ce qui compte, c'est l'impact ! 📈
Ce que j'apporte au-delà de la technique : une montée en compétence rapide sur de nouveaux sujets 🚀, une vraie compréhension des enjeux business 🧩, et la capacité à faire le pont entre décideurs et data 🤝.
Autonome, proactif, orienté delivery. Je m'intègre vite aux équipes et je prends les sujets en main.
Si vous cherchez un partenaire qui s'approprie vos enjeux plutôt qu'un simple exécutant technique, parlons-en !
French
Native or bilingual
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Arabic
Basic
Can work on-site
Paris (up to 50km), Marseille (up to 50km), Toulouse (up to 50km), Lyon (up to 50km), Lille (up to 50km)
Experience
- TotalEnergies OneTechMachine Learning EngineerENERGY AND UTILITIESSeptember 2022 - August 2025 (2 years and 11 months)Courbevoie, France
MLOps et mise en production de Web Apps et API :
• Pilotage du cycle de vie des modèles ML en production via un framework de monitoring web, garantissant leur performance et leur explicabilité (détection de drift, shadow testing, stratégies de retraining, analyse SHAP).• Développement d'une API REST pour industrialiser le service d'inférence des modèles et centraliser les métriques pour les outils de monitoring.• Industrialisation des pipelines de data processing et de Machine Learning par la conception et le déploiement d'un socle technique (librairie python) établissant un référentiel commun de développement.Modélisation avancée pour séries temporelles :
• Bibliographie, benchmark et optimisation de modèles Deep Learning probabilistes (Transformers, Modèles Foundation) pour la prévision de la production de sites éoliens et solaires via l'adaptation de leurs architectures et le fine-tuning.Connaissances métier :
• Maîtrise de la chaîne de valorisation de l'énergie solaire et éolienne : de la prévision de production à l'optimisation sur les marchés Spot (Day-Ahead, Intraday) et la gestion des risques opérationnels (imbalance, curtailment, availability). - Ciril GroupData AnalystSOFTWARE PUBLISHINGAugust 2021 - September 2022 (1 year and 1 month)Villeurbanne, France• Développement d'applications décisionnelles destinées au CODIR, aux chefs d'équipes et aux équipes opérationnelles• Création et gestion de bases de données SQL• Mise en place de flux ETL pour alimenter les base de données et applications décisionnelles• Pilotage de bout-en-bout des projets BI, de la définition du besoin avec les parties prenantes jusqu'au déploiement et à la maintenance des solutions
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Education
- Diplôme d'ingénieur en Informatique et Mathématiques AppliquéesPolytech Lille2025- Compréhension des fondements du ML à travers des enseignements en probabilités, statistiques, graphes et optimisation. - Acquisition d’un savoir-faire technique en algorithmique, programmation et bonnes pratiques de développement logiciel (CI/CD, conteneurisation, tests unitaires, parallélisation). Exemples de projets académiques réalisés : - Conception et implémentation d’un système RAG reposant sur une base de connaissances PDF. - Programmation parallèle en C et MPI pour systèmes répartis. - Ingénierie des données : développement et déploiement conteneurisé d’un pipeline multi-sources. - Business Intelligence : modélisation et traitement de données e‑commerce, création de tableaux de bord Power BI. - Analyse de données et clustering pour l’ADAPEI 69 afin de segmenter les profils utilisateurs d'un progiciel
- DUT Statistiques et Informatique DécisionnelleIUT Lyon Lumière II2022DUT Statistiques et Informatique Décisionnelle