Data Scientist

Consultant data au sein d'une ESN, en mission chez SMABTP un client du secteur assurance, pour la mise en place d'un module de scoring de risque client.

• Développement d'un modèle de classification pour identifier les profils à risque de résiliation, améliorant la précision de détection de 18% par rapport au score règles existant.
• Construction de pipelines ETL en Python pour consolider les données contrats, sinistres et interactions clients issues de plusieurs systèmes internes.
• Rédaction de la documentation technique des modèles.
• Réalisation de la passation aux équipes internes du client en fin de mission.

Développement de modules d'analyse statistique intégrés à une plateforme SaaS certifiée HDS.

• Construction de modèles prédictifs pour évaluer les facteurs de risque professionnels sur des données de santé anonymisées.
• Automatisation du traitement des indicateurs médicaux via des scripts Python, réduisant le temps de calcul de 40%.
• Collaboration avec les équipes produit et data pour industrialiser les analyses et améliorer la scalabilité.

Intégration de l'équipe data d'Orange pour contribuer à la prédiction du comportement client et à la réduction du churn.

• Développement et entraînement de modèles ML de classification et de régression pour la prédiction du comportement client.
• Participation à la réduction du churn grâce à des améliorations via feature engineering.
• Construction de pipelines de traitement et d'automatisation des données en Python.
• Exploitation de SQL pour l'entraînement et le monitoring des modèles.

Poste de Data Analyst Pricing au sein de Cimpress pour optimiser le suivi des KPIs et la surveillance des prix concurrents.

• Création d'un pipeline ETL robuste pour centraliser et transformer les données provenant de multiples sources.
• Déploiement d'un système de web scraping en Python pour la surveillance automatisée des prix concurrents sur 15+ marchés.
• Création de tableaux de bord interactifs Power BI pour le suivi des KPIs produits, utilisés hebdomadairement par les décideurs.
• Production d'insights data ayant contribué à une augmentation de 8% du taux de conversion marketing.

Participation à la gestion et à l'optimisation des flux de données maîtres au sein de Questel.

• Développement d'une interface dynamique pour améliorer les workflows d'intégration de données.
• Optimisation des workflows ETL, réduisant les erreurs de traitement des données de 30%.
• Collaboration étroite avec l'équipe technique pour garantir la fiabilité des flux de données internes.