Dougoutigui Sanogo

data scientist

Peut se déplacer à Paris, Carrières-sous-Poissy

  • 48.85661400000001
  • 2.3522219000000177
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Dougoutigui.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Dougoutigui.

Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour
  • Carrières-sous-Poissy et 20km autour

Préférences

Durée de mission
entre 3 et 6 mois
Secteur d'activité
  • Banque & assurances
  • Aéronautique & aérospatiale
  • Biotechnologies
  • E-commerce
  • Energie
+8 autres
Taille d'entreprise
  • 2 - 10 personnes
  • 11 - 49 personnes
  • 50 - 249 personnes
  • 250 - 999 personnes
  • 1000 - 4999 personnes
+1 autres

Vérifications

Langues

Compétences (15)

Dougoutigui en quelques mots

Data scientist depuis 3 ans maintenant, je travaille sur des problématiques business pointues telles l'analyse de la navigation client, la prédiction de l'achat pour du ciblage publicitaire qualitatif, segmentation de bases de clients, la segmentation de produits, construction de modèle prédictifs sur des données déséquilibrées. J'aime surtout pouvoir contribuer sur des projets à hautes valeurs ajoutées pour le business et le développement de produits data répondant à des besoins business critiques.

Expériences

Université Paris 13

Education & e-learning

Enseignant vacataire

Villetaneuse, France

octobre 2018 - Aujourd'hui

- Cours magistraux de statistique exploratoire multidimensionnelle
- Initiation à l’utilisation des logiciel SAS et à la syntaxe SAS Base
- TP d’analyse de données avec SAS
  • SAS base

Mindlytix

High tech

Data Scientist Stagiaire

Paris, France

avril 2016 - septembre 2016

- Identifier et construire les KPI importants pour gérer et améliorer les performances d’une campagne en
cours (dashboard) à partir de logs de campagne.
- Provide data for display campaign set up (proprietary platform).
- Fournir la plateforme propriétaire de set-up de campagne programmatique en données
- Mettre en évidence et tester en condition réelles les paramètres améliorant le plus les performances de
campagne.
- Analyser des données de campagnes téléphoniques d’ADLP pour déterminer par prédiction (IA) les
profils intéressants et ainsi améliorer le ROI en permettant d’économiser la moitié du budget (250K
euros) qui ont été réinvestis dans d’autres canaux (emailing, push sms etc.)

relevanC - 3W REGIE - Groupe Casino

High tech

Data Scientist

Paris, France

septembre 2017 - Aujourd'hui

Construire le pipeline d’alimentation de la plateforme de préparation de campagne digitale à partir d’une
segmentation de données d’achat en magasin (Franprix, Monoprix, Casino) ou en ligne (Cdiscount) et
des données de navigation sur différents sites provenant d’une DMP.
- Augmenter le volume d’activation pour les campagnes média par une contruction de base de look-alike
à partir de prédiction réaliser grâce au Machine Learning (random forest and fastText).
- Alimenter les plateformes de mesure de performance en magasin de campagne de campagne média de
Facebook et Youtube avec des données CRM des enseignes.
§ Analyser l’effet réel des promotions sur les volumes vendus de soda dans la grande distribution pour
anticiper l’effet d’une taxe soda sur la consommation de ces produits causant maladies liées au sucre
(En collaboration avec des chercheurs de l’INSEE)
- Mesurer de performance de campagne télé sur l’achat en magasin (En collaboration avec la direction
marketing).
- Analyser du parcours d’achat et construire le profil client type d’une marque en découvrant les
caractéristiques principales de ces derniers pour permettre ainsi à la marque de mieux les cibler en
adaptant sa stratégie mais aussi de repenser toute sa stratégie marketing en ciblant des profils mis à
jour par l’étude et qui paraissait pas intéressante pour la marque.
- Automatiser la segmentation de la base produits des enseignes avec l’IA (fastText), pour associer aux
produits pour lesquels on a pas l’infos, la marque, le poids, les différents segments etc. dans le but
d’avoir une base produits fiable facilitant ainsi la préparation des campagnes sur la plateforme
propriétaire de RelevanC.

Mindlytix

High tech

Data Scientist

Paris, France

octobre 2016 - septembre 2017

Recommandations externes

Formations

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