Cyprien Tron

• • Classification d'articles de presse à l'aide de techniques de deep-learing de clusterisation (ULMFIT, fastai, K-means, DBSCAN) → Réduction de 80 % des erreurs de classification et automatisation du regroupement thématique.

• • Scoring et segmentation des utilisateurs : identification de 5 centres d'intérêt par utilisateur et par site pour alimenter la personnalisation avec une augmentation de 60 % de l'engagement

• • Développement d'indicateurs BI et monitoring des KPI (Metabase)

• • Développement et mise en production de modèles mathématiques à partir de data à destination des hôpitaux : → Mise en production d'une solution d'optimisation de l'hébergement des patients dans un hôpital de 2 000 lits (occupation, priorisation, brancardage), avec un volume important de scripts pour automatiser les processus. Supervision et maintien opérationnel sur Azure / Docker. → Réalisation et mise en production des plannings des médecins sous multiples contraintes hiérarchisées (gestion de solver avec Or-tools)

• • Prédiction du churn client d'un journal suisse à l'aide de méthodes de machine learning, proposition d'offres de rétention à des clients ciblés