Charles T.

DATA SCIENTIST

700 dollar
Freelancer
6 ans
Paris, FRANCE

Mon expérience

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Société de conseil spécialiséeMarch 2020 - Présent

Actuel
Société de conseil spécialisée en intelligence artificielle prédictive.  
- Crédit Agricole Assurances - Centre d'Expertise Data Science
Responsable de la R&D Machine Learning du Centre d'Expertise Data Science. 
 Développement de codes automatisant 60-90% de la modélisation :
- Pipeline ML global et modulable, du preprocessing à l'interprétation
- Méthodes de correction des données déséquilibrées pour la classification
- Optimisation du pipeline par méthodes bayésiennes (processus gaussien) avec une robustesse modulable.
- Techniques de correction de la variance du modèle.
- Codes utilisés dans 70% des projets de ML du groupe.
- Formateur à l'interprétabilité des modèles d'intelligence artificielle (méthodes marginales, conditionnelles, méthode de Shapley, visualisations avancées). 30 actuaires et DS formés.
- Supervision technique de projets de Data Science.
- Agrial
Prédiction de récoltes pour anticiper la stratégie commerciale et industrielle : en utilisant les données historiques et météo, réduction de 71% des écarts de prédiction de la récolte annuelle par rapport aux prévisions à dire d'expert.
- DualCat
Identification des principaux enjeux de connaissance client et conception de la stratégie datalake pour pouvoir y répondre à un an. Recrutement de DS - Entretiens techniques.
 Stack : Python
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Crédit Agricole AssurancesJune 2019 - February 2020

Centre d'Expertise Data Science
- Product Owner Data Science pour les plateformes On-Premise et Cloud :
Définition de la plateforme cible avec les équipes data engineering et infra, arbitrage des solutions de marché.
- Encadrement des data engineers pour la mise en service de la plateforme. Coordination avec les équipes RGPD, sécurité informatique, DMO.
- Encadrement technique de projets DS      Conférences internes
Missions
Stack : Python, Spark, PySpark
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Crédit Agricole AssurancesOctober 2017 - May 2019

- Modélisation de la terminaison d'épargne à long terme (Predica, Life) : conception d'une heuristique basée sur le ML pour la segmentation des points de modèle.
- Construction d'un modèle de vue à 360 degrés sur les clients pour la détection de comportements anormaux (Pacifica, Non-vie) : réseaux de neurones, optimisation de Precision-Recall en fonction des élasticités-prix | Keras, Tensorflow.
- Cibler les clients pour l'up/cross-selling (CAA International) : amélioration de la montée en puissance des campagnes d'appels en présence de forts biais d'échantillonnage.
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Crédit AgricoleMay 2016 - February 2017

Thèse en actuariat nominée pour le prix SCOR :

"Contributions du Machine Learning aux modèles linéaires pour prédire les dommages graves en assurance"

Modélisation des risques extrêmes au sein des polices d'assurance professionnelles, associant des algorithmes de Machine Learning à des modèles linéaires.

Autres projets:
- Mise en place de méthodes d'apprentissage automatique au sein du département Actuarial Pricing.
- Business plan sur le marché de l'assurance de la Banque LCL.
- Etudes actuarielles sur les politiques agricoles.

Natixis Asset ManagementJune 2015 - June 2015

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EDF FranceJuly 2013 - January 2014

Analyste RSE - Stage EDF France
7 mois Rattaché à la directrice déléguée Responsabilité Sociétale et Environnementale
- Élaboration d'une méthode d'analyse RSE des chantiers à partir du REX des chantiers en cours : EPR-Flamanville, projets hydroélectriques et maintenance nucléaire lourde.
- Analyse de la démarche d'éco-conception au sein de l'ingénierie nucléaire et publication interne : "Principe, outils et opportunités d'éco-conception à EDF".

Mes compétences

R Language, Python, MS Excel, Market research, Machine Learning, Deep learning, Data Science