À propos de Martine
Ingénieure statisticienne depuis plus de 20 ans :
Data Scientist / Data Analyst experte en analyse de données et modélisation prédictive, au service de la décision stratégique et de la performance opérationnelle.
Face à l’accélération et la complexification de la data, j'ai complété mon parcours par le Deep Learning, ML / IA Engineering et MLOps, afin de concevoir des solutions data et IA de bout en bout : exploration, modélisation, déploiement, monitoring des modèles et accompagnement des équipes dans la prise en main.
Les données ne parlent pas seules : il faut savoir les questionner et les interpréter.
L’IA non plus : elle se conçoit, se guide et s’améliore.
Mon parcours combine ainsi :
- modélisation statistique et machine learning
- industrialisation de dispositifs data / IA
- coordination métiers / IT
- gouvernance et fiabilité des données
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Montpellier (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Mutuelle des MotardsLead Data Scientist - Responsable Connaissance Clients & Pilotage d'activitéBANQUE & ASSURANCESjanvier 2014 - mai 2025 (11 ans et 4 mois)Montpellier, FrancePilotage de la data à l'interface entre Marketing, Commercial et IT.Data Science & Machine Learning• • Développement d'un scoring Prospects web (régression logistique) pour prioriser les relances commerciales — taux de transformation x3 sur 10% des prospects.• • Segmentation clients par clustering — aide au ciblage marketing.• • Expérimentations ML sur les campagnes emailing pour maximiser les taux de conversion.Analyse stratégique & impact business• • Analyses de portefeuille et élasticité prix — arbitrages tarifaires avec l'actuariat.• • Identification des cibles prioritaires en amont du plan de développement.• • Optimisation du traitement des appels par l'analyse des taux de transformation.Industrialisation & Data Engineering• • Conception et déploiement de dashboards de pilotage marketing et commercial.• • Industrialisation des KPIs stratégiques et structuration des flux de données (ETL, pipelines).• • Accompagnement de la migration SI et de l'intégration de nouvelles sources de données.Adoption & conduite du changement• • Accompagnement des métiers vers l'autonomie dans l'usage de la donnée et des outils.• • Acculturation data et transmission de connaissance client/ motard auprès des salariés.Technologies : SAS, SQL, PostgreSQL, SUADEO, Google Analytics, Salesforce
- BPCELead Data ScientistBANQUE & ASSURANCESjanvier 2008 - décembre 2013 (5 ans et 11 mois)Paris, FranceResponsable du backtesting des modèles de Risque de Crédit• • Conception méthodologique du backtesting Bâle II : évaluation des performances, stabilité, dérive des modèles (PD, LGD, EAD).• • Automatisation des chaînes de production des indicateurs et standardisation des reportings.• • Pilotage du run annuel : coordination de l'équipe, mise en conformité des rapports, préparation des audits (validation interne, Inspection Générale, ACPR). Résultat : dispositif robuste, reproductible et conforme aux exigences réglementaires.Technologies : SAS, SQL
- Umanis (CGI)Consultante Senior Data ScientistAGENCE & SSIIseptembre 2005 - décembre 2007 (2 ans et 3 mois)Levallois-Perret, FranceMission Banque Fédérale des Banques Populaires - Direction des risques• • Développement de modèles de scoring.• • Tests unitaires et recette pour mise en production.Mission Natixis - Direction des Risques• • Travaux de fusion de Natixis avec Ixis.• • Documentation réglementaire Bâle II.Mission Allianz - Pilotage ex AGF• • Amélioration de la chaîne de segmentation Clients• • Rationalisation et optimisation des traitements SAS.
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Formations
- Machine Learning EngineerMines Paris PSL Executive Education - Liora2026Machine Learning, Deep Learning, MLOps, gestion de projet data, mise en production
- Expert en ingénierie de l'intelligence artificielleTitre RNCP niveau 7