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Kenan GONNOT

CV-FR

Résumé

Jeune diplômé en IA passionné par l'apprentissage automatique, la science des données et la résolution de problème, je recherche un CDI en Data Science ou MLOps Junior.

Découvrez mon profil ainsi que mes projets/prototypes sur https://kenan.gonnot.net.

Expériences professionnelles

Software engineer ii - ai & agentic systems | factset - paris

FactSet , Paris

Depuis le 01 avril 2026

Machine learning engineer

Manuquip , Paris

Depuis le 01 mars 2024

Data scientist junior

Inagua , Genève - Stage

De Juillet 2022 à Décembre 2022

Développement d'une application web (Angular Ng) chatbot éducatif.

Génération de QCM à partir de n'importe quel sujet présent sur Wikipédia (Wikidata).

"Topic modeling" pour mettre en avant les sujets les plus pertinents dans un texte. Résumé de texte de manière "extractive" et "abstractive".

Utilisation des librairies spaCy, Transformer-HuggingFace, et du modèle Bert.

Déploiement sur Heroku, puis sur GCP. Utilisation de Kubernetes, Docker. Prototypage d'une pipeline ML avec Kubeflow.

Formation complémentaire

ML Engineering for Production (MLOps) - DeepLearning.AI

coursera.org

2023 à 2023

Design an ML production system end-to-end: project scoping, data needs, modeling strategies, and deployment requirements
• Establish a model baseline, address concept drift, and prototype how to develop, deploy, and continuously improve a productionized ML application
• Build data pipelines by gathering, cleaning, and validating datasets
• Implement feature engineering, transformation, and selection with TensorFlow Extended
• Establish data lifecycle by leveraging data lineage and provenance metadata tools and follow data evolution with enterprise data schemas
• Apply techniques to manage modeling resources and best serve offline/online inference requests
• Use analytics to address model fairness, explainability issues, and mitigate bottlenecks
• Deliver deployment pipelines for model serving that require different infrastructures
• Apply best practices and progressive delivery techniques to maintain a continuously operating production system

Parcours officiels

PARIS – Ingénieur – 2022
PARIS – Ingénieur – -0001

Langues

Anglais - Technique

Japonais - Notions

Compétences

Python
Deep Learning
Machine Learning
LLM
NLP
CNN
Docker
Kubernetes
Tensorflow
PyTorch
Keras

Centres d'intérêt

  • Voyage
  • jeux vidéos
  • Culture japonaise