Data Scientist & AI Engineer

Intervention au sein de la Direction Commerciale et de la Direction des Opérations (DIROP) d'une grande institution bancaire afin de concevoir des solutions data et d'automatiser des processus critiques.

• A conçu un modèle de tarification dynamique du taux de crédit reliant la probabilité de défaut du client à un taux ajusté basé sur la segmentation et les indicateurs comportementaux.
• A amélioré la conversion commerciale pour les profils à faible risque et renforcé la maîtrise de l'exposition au risque pour les profils à risque plus élevé.
• A piloté en tant que lead projet l'Ajustage VISA au sein du service Monétique pour automatiser le traitement des chargebacks par un système de chargement de masse.
• A réduit le temps de traitement et le risque d'erreur de saisie sur des opérations financières sensibles auparavant traitées manuellement compte par compte.
• A conçu une application de suivi des contrôles INTIX J+1 et des flux en attente pour centraliser des données qui nécessitaient auparavant une recherche manuelle dans plusieurs fichiers.
• A fourni aux équipes une visibilité en temps réel du statut des contrôles afin de leur permettre de prioriser plus rapidement les flux bloqués.
• A mis en place des contrôles automatisés pour le service Succession afin de vérifier la mise à jour des profils de clients décédés après traitement des dossiers.
• A réduit le risque opérationnel et réglementaire lié à des comptes non régularisés.
• A contribué à l'automatisation de la décomposition des comptes internes dans le traitement des virements, fiabilisant et accélérant ainsi le processus.
• A conçu un dashboard mensuel centralisant les KPI de performance et d'activité de plusieurs directions à destination de la Direction Générale.

Conception d'une plateforme multi-agent pour traiter les résultats officiels des élections législatives ivoiriennes (205 circonscriptions et plus de 1 400 candidats) disponibles sous forme de documents PDF non structurés.

• A conçu un pipeline transformant des documents PDF non structurés en base de données interrogeable en langage naturel.
• A développé une architecture hybride combinant RAG pour les questions ouvertes et Text-to-SQL pour les agrégations et classements précis.
• A intégré un agent SQL sécurisé doté de guardrails validant les requêtes générées avant exécution.
• A mis en place un mécanisme de fallback en cas d'échec du LLM.
• A intégré une détection automatique d'anomalies dans les résultats retournés pour garantir la fiabilité des réponses.

Participation à un concours national portant sur la prédiction du défaut de paiement à partir d'une base brute de 17M+ de données pour un scoring final sur 654 000 crédits.

• A réalisé un travail rigoureux de nettoyage et de feature engineering sur un volume important de 17 millions de lignes pour éviter de biaiser ou de ralentir l'entraînement.
• A comparé plusieurs algorithmes de classification pour identifier le modèle le plus performant.
• A atteint la meilleure performance prédictive du concours, se traduisant par la première place au classement national.
• A validé la robustesse de la méthodologie face à un jeu de données réel et volumineux, représentatif des contraintes d'un cas d'usage bancaire.