Data Scientist / Analyste Data

Intégration de l'équipe Risque Crédit afin de renforcer la modélisation statistique pour la gestion des risques de crédit.

• Mise en place d'une modélisation statistique de la Probabilité de Défaut IFRS9.
• Pilotage de la prévision du coût du risque pour les créances saines et en défaut.
• Conduite d'exercices de stress tests pour évaluer la résilience des portefeuilles.

Rejointe l'équipe data afin de mettre en œuvre des solutions de suivi de performances des modèles en production et d'optimiser la détection de comportements clients.

• Mise en place d'une détection de dérive dans les données et d'un suivi en temps réel des performances des modèles de prédiction.
• Réalisation d'une analyse des comportements clients pour une entreprise de fabrication de jouets.
• Développement d'un profiling de nouveaux clients pour identifier les plus susceptibles d'être fidèles à long terme.
• Automatisation de la codification de réponses issues de questions ouvertes à l'aide de techniques NLP via l'appel à un prompt GPT.

Pilotage d'un cas d'usage de modélisation de scores d'appétence dans le secteur du retail.

• Construction de scores d'appétence en utilisant régression logistique, random forest et xgboost.
• Mise en place d'un modèle de scoring pour optimiser les stratégies marketing en retail.

Intégration de l'équipe data afin d'optimiser la prévision des arrivées touristiques en montagne à partir de données météorologiques et de séries temporelles.

• Extraction et traitement de données météorologiques massives.
• Implémentation de modèles de séries temporelles pour le traitement des données manquantes sur les arrivées touristiques internationales dans les Alpes-Maritimes.
• Réalisation d'une modélisation VAR des arrivées touristiques internationales en lien avec les températures et les précipitations dans les Alpes-Maritimes.

Contribution à l'analyse de l'impact des programmes d'aide alimentaire en nature sur les bénéficiaires.

• Analyse des habitudes de consommation des bénéficiaires de l'aide alimentaire en nature.
• Développement d'une modélisation ANOVA à deux facteurs à mesure mixte pour analyser l'effet de l'aide alimentaire en nature sur la sécurité alimentaire.