Senior AI Data Scientist

A intégré la Direction Budget de Crédit Agricole en tant que leader stratégique data & IA pour moderniser le pilotage budgétaire et automatiser les flux de traitement financiers.

• A conçu et intégré une architecture d'assistants vocaux autonomes basés sur des LLMs (VAPI, ElevenLabs) via Python, divisant par 3 le temps de traitement manuel et automatisant 80% des flux d'appels.
• A optimisé le processus d'allocation budgétaire en implémentant des modèles d'analyse prédictive et des flux d'automatisation sous Python, réduisant les écarts de prévisions de 15%, soit un gain de 20h/semaine.
• A modélisé des tableaux de bord interactifs sous Power BI connectés en temps réel, accélérant la prise de décision stratégique et réduisant le délai de reporting mensuel à zéro.

A assuré la qualité des données financières et l'automatisation des cycles opérationnels complexes au sein de Crédit Agricole.

• A piloté le cycle de vie d'instruments complexes en automatisant la validation et la réconciliation des données de marché via des requêtes SQL avancées, réduisant de 25% les anomalies opérationnelles.
• A garanti l'exactitude comptable selon les normes IFRS et NF en développant sous Python des scripts d'extraction et de nettoyage de données financières massives, accélérant de 30% les processus de clôture mensuelle.

A optimisé les processus d'octroi de crédits immobiliers complexes en développant des modèles d'évaluation de solvabilité.

• A créé des modèles d'évaluation de solvabilité basés sur l'analyse de données financières pour optimiser le processus d'octroi de crédits complexes, réduisant de 20% le délai d'instruction.

A piloté la valorisation de portefeuilles clients en appliquant des méthodes d'analyse de données pour identifier les opportunités commerciales.

• A accru la valorisation d'actifs de 12% par an en appliquant des méthodes d'analyse de données clients pour cibler les opportunités de multi-équipement et optimiser l'exposition aux risques.