Over Goudja
Fort de 9 ans d’expérience en data science, j’ai développé une maîtrise complète du cycle de vie de la donnée : de sa collecte à la mise en production de modèles de Machine Learning.
Mon approche associe rigueur scientifique, expertise technique et compréhension fine des enjeux métiers pour transformer la donnée en levier de performance.
💼 Types de missions sur lesquelles j’interviens
Développement & ingénierie Machine Learning
J’accompagne les entreprises dans la conception, la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions IA adaptées à leurs besoins.
- Conception, entraînement et déploiement de modèles (ML, Deep Learning)
- Structuration et automatisation des pipelines de données (Data Engineering, MLOps)
- Optimisation de la performance et de la scalabilité des modèles
- Intégration des modèles dans les produits ou services existants
Accompagnement & montée en compétence
J’aide les équipes à monter en autonomie sur les projets data et IA afin d’assurer la pérennité et la maîtrise interne des solutions.
- Formations sur mesure (ML, NLP, LLMs, Data Science)
- Ateliers pratiques et mentoring technique
- Transfert de compétences et accompagnement jusqu’à la mise en production
🧠 Domaines techniques de spécialisation
Je mobilise une expertise approfondie couvrant les principaux champs de la data science et du machine learning :
- Machine Learning classique & Deep Learning : régression, classification, clustering, réseaux de neurones
- NLP & LLMs : traitement du langage naturel, génération de texte, RAG
- Computer Vision : détection et reconnaissance d’images
- Statistique : analyse descriptive, estimation, tests d’hypothèses
- Écosystème technologique : Python, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, LangChain, SQL, Airflow, Docker
Frans
Tweetalig / moedertaal
Engels
Vloeiend
Kan op locatie werken
Paris (tot 50km), Lyon (tot 10km), Strasbourg (tot 10km), Nantes (tot 10km), Bordeaux (tot 10km)
Werkervaring
- Institut National de la Statistique, des Etudes Economiques et Démographiques (INSEED)Formateur en Data Science & Machine LearningPUBLIEKE SECTORseptember 2025 - Vandaag (9 maanden)Ndjamena, Tsjaad
Formation d'une équipe de cadres de l'INSEED à la data science et au Machine Learning (ML) avec Python.
L’objectif de cet accompagnement était double :- Renforcer les compétences techniques des cadres en data science et machine learning dans un environnement Python.
- Développer une solution de ML plus robuste afin d’améliorer la précision de l’indicateur composite Proxy Means Test (PMT), utilisé pour l’analyse de la pauvreté.
Réalisations:- Conception et animation d’un programme complet de formation en Data Science et Machine Learning structuré en 5 modules progressifs.
- Mise en place d’un parcours pratique en Python couvrant la programmation, la manipulation de données et les bases de la data science.
- Élaboration d’un modèle baseline de régression linéaire pour initier les participants aux principes du Machine Learning.
- Introduction aux modèles non linéaires et aux méthodes d’ensemble (Bagging, Boosting) pour améliorer la performance prédictive.
- Développement et expérimentation de réseaux de neurones artificiels pour la modélisation avancée.
- Formation à l’optimisation des hyperparamètres, à la sélection du modèle final et à l’initiation à la mise en production de solutions de Machine Learning.
- Datascientest / OMNES EDUCATIONFormateur Python, Data Science & Machine LearningONDERWIJS & E-LEARNINGseptember 2024 - september 2025 (1 jaar)Paris, FrankrijkEn tant que formateur au sein de Datascientest, j’ai accompagné les étudiants du groupe OMNES EDUCATION dans leur apprentissage de Python, de la data science et du machine learning, à travers une approche concrète et orientée projets.J’ai animé des ateliers pratiques de programmation Python : bases, POO, manipulation de données et utilisation des principales librairies (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow).J’ai encadré des projets d’analyse de données : collecte, nettoyage, transformation et visualisation avec Python et SQL.J’ai accompagné la conception et l’évaluation de modèles de Machine Learning et Deep Learning.J’ai favorisé un apprentissage par la pratique, axé sur la résolution de cas concrets et la montée en autonomie technique.
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- Diplôme de Machine Learning EngineerDataScientest.com et École des Mines de Paris2023
- Diplôme de Data ScientistDataScientest.com et École des Mines de Paris2022