Data Scientist

A intégré l'équipe R&D Data Science d'un assureur français pour concevoir et déployer des modèles de détection et de priorisation de la fraude sur les portefeuilles Habitation (MRH) et Auto.

• A conçu et développé plusieurs modèles de détection de fraude au sein d'une équipe dédiée.
• A comparé et évalué trois algorithmes de gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) pour identifier la meilleure approche.
• A optimisé les hyperparamètres des modèles retenus avec Optuna pour maximiser leur performance.
• A mis en place une couche d'interprétabilité avec SHAP permettant aux enquêteurs fraude de comprendre chaque score de risque.
• A préparé le déploiement en production des deux modèles selon une architecture microservices.
• A manipulé et préparé les données pour l'entraînement et la validation des modèles.
• A versionné le code avec Git et structuré les livrables pour une transition vers production.

A développé un simulateur IA sophistiqué pour modéliser le comportement des entreprises clientes de banques tunisiennes, intégrant des agents dynamiques et des capacités de scraping intelligent.

• A conçu et développé un backend Django exposant les résultats via une API REST.
• A intégré des agents dynamiques capables de réagir aux variations du marché et aux données enrichies.
• A mis en œuvre le scraping intelligent avec LLM et LangChain pour l'enrichissement automatique des données client.
• A développé un frontend React pour la visualisation et l'interaction avec le simulateur.
• A appliqué les méthodes de Monte Carlo pour la modélisation probabiliste des comportements.
• A utilisé CTGAN et TVAE pour la génération synthétique de données et l'augmentation du dataset.
• A exploité KMeans pour la segmentation et le clustering des profils d'entreprises.
• A créé des visualisations avec Matplotlib et Plotly pour l'analyse des résultats.

A conçu et développé des tableaux de bord décisionnels et des processus d'automatisation pour le suivi de l'activité bancaire et commerciale d'une banque majeure tunisienne.

• A conçu et développé des tableaux de bord Power BI pour le suivi en temps réel de l'activité commerciale et bancaire (dépôts, segmentation client).
• A mis en place des processus ETL complets utilisant Power Query pour la consolidation des données.
• A réalisé la modélisation des données et la création de mesures DAX pour les indicateurs métier.
• A développé des macros VBA pour automatiser le calcul mensuel des ratios et KPIs complexes.
• A automatisé le reporting mensuel, réduisant significativement le temps de préparation des rapports pour les équipes métier.
• A structuré les données sources en modèles relationnels pour améliorer la fiabilité des analyses.