Ahmed Mimouni

Data Scientist · PhD in Computer Science Data Scientist · Docteur en informatique

Ahmed Mimouni

About meÀ propos

I am a Data Scientist with a PhD in Computer Science. I build end-to-end machine learning solutions, from data collection and cleaning to modelling, evaluation and LLM-powered tools, with one goal: turning data into clear, actionable decisions.

Je suis Data Scientist, docteur en informatique. Je construis des solutions de machine learning de bout en bout, de la collecte et du nettoyage des données jusqu'à la modélisation, l'évaluation et les outils basés sur des LLM, avec un objectif : transformer les données en décisions claires et actionnables.

Most recently, at KeretAI (Kuala Lumpur), I designed AI solutions for vehicle fleet management: automatic invoice extraction (OCR and entity extraction), structuring and cleaning of operational data, and a conversational assistant based on an LLM with retrieval-augmented generation (RAG).

Dernièrement, chez KeretAI (Kuala Lumpur), j'ai conçu des solutions d'IA pour la gestion de flottes de véhicules : extraction automatique de factures (OCR et extraction d'entités), structuration et nettoyage des données opérationnelles, et un assistant conversationnel basé sur un LLM avec génération augmentée par récupération (RAG).

Before that, I spent three years at Université Paris-Est Créteil doing my PhD and teaching machine learning, data analysis and programming. That experience taught me to break down complex problems with rigour and to explain results simply.

Auparavant, j'ai passé trois ans à l'Université Paris-Est Créteil à préparer mon doctorat et à enseigner le machine learning, l'analyse de données et la programmation. Une expérience qui m'a appris à décomposer des problèmes complexes avec rigueur et à expliquer simplement les résultats.

PythonpandasNumPyscikit-learnPyTorch XGBoostSQLLLM / RAGMLflowPower BIGit

Data science projectsProjets data science

Jungle Assist

End-to-end Python pipeline on League of Legends data: Riot API ingestion of 12,482 matches via snowball sampling (SQLite), a well-calibrated XGBoost win-prediction model (ROC-AUC 0.86 on unseen matches), detection and correction of data leakage, SHAP analysis, and game-plan generation with the Claude API.

Pipeline Python de bout en bout sur des données League of Legends : collecte de 12 482 parties via l'API Riot par échantillonnage boule de neige (SQLite), modèle XGBoost de prédiction de victoire bien calibré (ROC-AUC 0,86 sur des parties jamais vues), détection et correction de fuites de données, analyse SHAP et génération de plans de jeu avec l'API Claude.

PythonXGBoostSHAPSQLiteLLM

JEM Ticket Prioriser

Triage of 21,000 real Mozilla bug reports (Bugzilla API) with a Joint Energy-based Model trained with Langevin dynamics. A single network ranks the backlog by urgency and flags atypical tickets for human review: same accuracy as a classic MLP, but bot-generated bugs are detected with an AUROC of 0.70 versus 0.31. MLflow tracking, Model Registry and a command-line triage tool.

Tri de 21 000 vrais rapports de bugs Mozilla (API Bugzilla) avec un modèle à énergie jointe (JEM) entraîné par dynamique de Langevin. Un seul réseau ordonne le backlog par urgence et signale les tickets atypiques à relire : même précision qu'un MLP classique, mais les bugs générés par des bots sont détectés avec une AUROC de 0,70 contre 0,31. Suivi MLflow, Model Registry et outil de triage en ligne de commande.

PyTorchEnergy-based modelsMLflowNLP

CampaignLift

Causal analysis of a randomised e-mail campaign on 64,000 customers: randomisation checks, A/B tests, power analysis and uplift models (XGBoost T-learner, Qini with permutation tests). Recommendation: send the men's e-mail to everyone, for +$18,100 profit per 100,000 customers (ROI ≈ 3.6), as targeting brings no proven gain. Packaged as a tested Python command-line tool.

Analyse causale d'une campagne d'e-mailing randomisée sur 64 000 clients : contrôle de la randomisation, tests A/B, analyse de puissance et modèles d'uplift (T-learner XGBoost, Qini avec tests de permutation). Recommandation : envoyer l'e-mail Hommes à tous, soit +18 100 $ de profit pour 100 000 clients (ROI ≈ 3,6), le ciblage n'apportant aucun gain démontré. Le tout packagé en outil Python testé.

A/B testingUpliftCausal inferenceXGBoost

ResearchRecherche

During my PhD at the LACL, I worked in mathematical logic (computability theory and reverse mathematics), studying the computational strength of combinatorial theorems such as Ramsey's theorem. This work led to the publications below.

Pendant mon doctorat au LACL, j'ai travaillé en logique mathématique (calculabilité et mathématiques à rebours), sur la force calculatoire de théorèmes combinatoires comme le théorème de Ramsey. Ces travaux ont donné lieu aux publications ci-dessous.

PublicationsPublications

  1. Ramsey-like theorems and immunities

    Ahmed Mimouni, Ludovic Levy Patey

    PreprintPrépublication, 2025

  2. The reverse mathematics of the pigeonhole hierarchy

    Quentin Le Houérou, Ludovic Levy Patey, Ahmed Mimouni

    PreprintPrépublication, 2024

  3. The weakness of the Erdős–Moser theorem under arithmetic reductions

    Ludovic Levy Patey, Ahmed Mimouni

    Journal of Mathematical Logic, vol. 26, no. 2, 2026

  4. Recurrence and Frequencies

    Valérie Berthé, Ahmed Mimouni

    Combinatorics on Words (WORDS 2023), Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 91–103, 2023

PhD thesisThèse de doctorat

Arithmetical properties of combinatorics theorems

PhD in Computer Science and Mathematics, Université Paris-Est Créteil, 2025 Doctorat en informatique et mathématiques, Université Paris-Est Créteil, 2025