Yahya Idzman - Data scientist à Nice

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Présentation

Avec plus de 3 ans d'expérience en tant que data scientist chevronné, j'ai eu l'opportunité de collaborer sur des projets diversifiés dans des domaines aussi variés que le marketing, la mode, les voitures autonomes, la santé et l'industrie. Grâce à mes compétences en Data Science et en machine learning, j'ai pu relever avec succès des défis variés. De la conception de POC à l'industrialisation des modèles et à la surveillance en production, j'ai apporté ma contribution à toutes les étapes des projets. Je suis prêt à vous guider vers l'excellence axée sur les données.

Expériences et références

Assistant gérant actions

AXA Assurance

avr. - juil. 2019

Stage de 4 mois au sein du département d’investissement chez AXA Assurance :

• Collecte et analyse de données financières.
• Conception d’un outil d’investissement pour détecter les portefeuilles les plus performants.
• Monitoring des portefeuilles séléctionnés.

Pricing et Hedging grâce à l'IA

CENTRALE LILLE

oct. 2019 - juin 2020

Développement d'un modèle du Pricing des options européennes avec le Deep Learning et le comparer avec le Black and Scholes.

Développement avec un collègue d'une stratégie de hedging des portefeuilles avec des options européennes en utilisant le Reinforcement Learning.

Computer Vision Scientist

EVA ENGINES

juin 2020 - mai 2021

Développement des algorithmes de vision par ordinateur pour des use cases différents :

• Lecture d’articles scientifiques sur l’imagerie et le Deep Learning pour suivre l’état de l’art.
• Création de classifieurs pour affiner le moteur de recherche de mannequin, notamment pour l’âge, le sexe et l’ethnie.
• Amélioration de la qualité des images produites à la sortie d’un modèle GAN (Pix2Pix).

Data Scientist (freelance)

VULOG

sept. 2021 - juin 2023

Prédiction de l’idle time des véhicules. Detection des accidents :

• Création de nouvelles features et amélioration du calcul de la vérité terrain du modèle Idle Time.
• Définition d’un nouveau protocole pour tester et entraîner le modèle.
• Amélioration de l’accuracy du modèle de +10 % ainsi que les autres métriques.
• Création d’un modèle end-to-end pour détecter les nouveaux dommages sur les véhicules.
• Contribution à la définition et l’intégration des exigences de déploiement des modèles.