Data Scientist | AI Engineer

A intégré l'équipe data d'Allianz France pour développer une solution d'automatisation du traitement documentaire dans le secteur de l'assurance sinistres.

• A conçu et développé un pipeline automatisé d'analyse documentaire pour le traitement des dossiers de sinistres.
• A mis en place une chaîne de traitement permettant l'identification, l'extraction et la structuration des informations issues de documents.
• A intégré des solutions OCR pour l'extraction de contenu à partir de documents numérisés et natifs.
• A développé un module d'extraction d'informations métier à l'aide de modèles de langage (LLM).
• A assuré le traitement et la transformation des données avec Python, Apache Spark et PostgreSQL.
• A mis en place des contrôles qualité et des campagnes de validation afin de garantir la fiabilité des données produites.

A rejoint l'équipe data de Sonatrach pour développer une solution d'intelligence artificielle de détection d'anomalies dans le domaine des fluides de forage.

• A développé un modèle d'intelligence artificielle pour la détection d'anomalies dans les données de fluides de forage.
• A réalisé les phases de collecte, préparation et analyse exploratoire des données.
• A conçu, entraîné et évalué des modèles de Machine Learning et de Deep Learning.
• A optimisé les performances des modèles afin d'améliorer la détection des comportements anormaux.
• A analysé et interprété les résultats pour faciliter leur exploitation par les équipes métier.

A intégré l'équipe data d'Optimum Telecom Djezzy pour développer une solution prédictive de churn clients dans le secteur des télécommunications.

• A développé un modèle prédictif de churn afin d'identifier les clients présentant un risque de résiliation.
• A réalisé la préparation des données et des travaux de feature engineering pour améliorer les performances du modèle.
• A géré le déséquilibre des classes à l'aide de la technique SMOTE.
• A entraîné et évalué un modèle XGBoost pour la prédiction du churn.
• A produit une visualisation et une analyse des résultats afin d'identifier les principaux facteurs influençant les prédictions.

A réalisé une mission d'analyse data au sein d'IRIS SATEREX pour étudier les facteurs influençant l'absentéisme.

• A réalisé une analyse exploratoire des données afin d'identifier les facteurs influençant le taux d'absentéisme.
• A assuré la préparation, le nettoyage et la transformation des données pour les phases de modélisation.
• A développé et comparé des modèles de Machine Learning, notamment la régression logistique et Random Forest.
• A évalué les performances des modèles et interprété les résultats obtenus.
• A produit des recommandations basées sur les analyses réalisées.