About
Mouhamadou Lamine SOW
Étudiant Ingénieur en Informatique — Sup Galilée / Université Sorbonne Paris Nord, Villetaneuse
Étudiant en 2ᵉ année du cycle ingénieur (Bac+4), je recherche un stage de 2 à 3 mois en ML Engineering – Recherche Opérationnelle. Je souhaite mettre en pratique mes compétences en analyse statistique, machine learning et optimisation dans un environnement innovant et challengeant.
Contact
| lamine.2004pro.sow@gmail.com | |
| Téléphone | +33 7 58 59 80 42 |
| GitHub | github.com/lamine2004sow |
| linkedin.com/in/lamine-sow | |
| Localisation | 93200 Saint-Denis, France |
| CV | Télécharger le CV |
Formation
Cycle d’Ingénieur Informatique — Sup Galilée / Université Sorbonne Paris Nord
Septembre 2024 – Juin 2027 · Villetaneuse
- Conception et développement logiciel · Architecture réseau et bases de données
- Management de projets · Modélisation et analyse de données pour l’aide à la décision
- Spécialisation visée : Systèmes Multi-Agents, Reinforcement Learning, Optimisation
Classe Préparatoire MPSI — ESMT (École Supérieure Multinationale des Télécommunications)
Septembre 2022 – Mai 2024 · Dakar, Sénégal
- Fondamentaux scientifiques : mathématiques avancées, physique générale, sciences de l’ingénieur
- Capacités analytiques, raisonnement logique, esprit critique
- Compétences en algorithmique et modélisation numérique (Python)
Compétences
Programmation
Python · Julia · C / C++ · Java · PHP · JavaScript · TypeScript
Bases de Données
PostgreSQL · MySQL · MongoDB · SQL avancé (agrégations, jointures)
Optimisation & Recherche Opérationnelle
- Optimisation combinatoire : p-médian, TSP, Knapsack
- Heuristiques & métaheuristiques (glouton, recuit simulé, tabou, génétique)
- Programmation Linéaire en Nombres Entiers (PLNE) · Séparation de contraintes
OR-Tools·PuLP·CPLEX·GLPK
Machine Learning & IA
- Apprentissage supervisé / non supervisé / symbolique
- Reinforcement Learning : Q-learning, SARSA, descente de gradient
Scikit-learn·PyTorch·TensorFlow
Algorithmes & Mathématiques
Algorithmes de graphes · Probabilités & statistiques · Algèbre linéaire · Analyse numérique
Bibliothèques Python
NumPy · Pandas · SciPy · Scikit-learn · PyTorch · TensorFlow
Outils
Git · Linux · LaTeX · Markdown
Expérience Professionnelle
Stagiaire Développeur Full-Stack — Sonatel (Orange Sénégal)
Juillet 2024 – Septembre 2024 · Dakar, Sénégal
- Prise en main d’Angular, LoopBack et MongoDB dans un contexte production
- Contribution à la conception et au développement d’une application web full-stack
- Réalisation d’un rapport de recherche sur les méthodes d’automatisation du déploiement (CI/CD, conteneurisation) avec présentation orale à l’équipe technique
Projets Réalisés
Optimization & ML | Ring-Star Problem (Transport Public)
2026 · Python
Modélisation d’un problème NP-difficile combinant p-médian et TSP pour l’optimisation de réseaux de transport public. Implémentation de heuristiques (glouton, randomisé, amélioration itérative), formulation PLNE compacte et analyse de performance sur instances réelles (TSPlib).
Analyse des données Parcoursup — Académie de Créteil
2025 · Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn
Prétraitement et structuration de données, feature engineering, apprentissage supervisé (régression linéaire) et non supervisé (ACP), tests statistiques (SciPy – χ²).
Langues
| Langue | Niveau |
|---|---|
| Français | Langue maternelle / Bilingue |
| Anglais | Avancé — B2 |
Centres d’intérêt
Systèmes complexes · Jeux de stratégie · Mathématiques appliquées · Open source