Data Scientist / Data Analyst

Rejoint une plateforme fintech en tant que Data Scientist spécialisé dans l'évaluation du risque, le scoring et la détection de fraude.

• A réalisé plusieurs POCs (Proof of Concept) pour le développement de modèles prédictifs liés au risque d'impayé et à la détection de la fraude dans différents secteurs.
• A participé aux projets d'Open Banking via la catégorisation automatisée des flux transactionnels pour enrichir l'analyse de la solvabilité clients.
• A restitué les indicateurs de performance et accompagné les métiers dans la définition des seuils de score optimaux en fonction de leurs besoins stratégiques.

Intégré une entreprise de services data pour réaliser des études et analyses marketing/commerciales orientées fidélisation et performance client.

• A réalisé une segmentation RFM pour améliorer le ciblage marketing et la performance commerciale.
• A construit un scoring d'attrition et évalué la valeur client, visant à satisfaire et fidéliser les clients tout en leur proposant des produits adaptés à leurs besoins.

Accompagné la Direction Risques, Conformité et Contrôle Permanent d'une banque sur la construction, l'analyse et le suivi des indicateurs de risque, ainsi que sur la modernisation de la chaîne de traitement analytique.

• A construit, analysé et suivi les KPIs risque crédit en lien avec les équipes métiers, sur périmètre France et international.
• A contribué à la migration de programmes de scoring de SAS vers Python dans un environnement Databricks, incluant la recette fonctionnelle et le contrôle de cohérence des données migrées.
• A réalisé les recettes fonctionnelles sur le moteur de défaut afin de garantir la cohérence, la fiabilité et la performance des données, en conformité avec le cadre réglementaire (Bâle II/III) : rédaction du cahier de recettes, exécution des tests, suivi des livraisons et remontée des anomalies.
• A conçu, automatisé et mise à jour de tableaux de bord interactifs sous PowerBI et Excel.
• A collaboré en transverse avec les départements Risques, Conformité et IT pour améliorer la performance globale des processus.

Réalisé un stage de fin d'études au sein du Service Étude de Risque d'un groupe de crédit, où a contribué au renforcement des dispositifs de détection de fraude et de gestion du risque.

• A développé des algorithmes pour la détection de la fraude et la réduction des risques de pertes.
• A mis en place des outils de suivi pour assurer la performance d'un modèle de Machine Learning existant, avec des indicateurs et des alertes statistiques (Backtesting).
• A créé un système automatique pour l'actualisation régulière des modèles de détection de fraude, garantissant ainsi leur performance continue.