Description

Data Analyst | Machine Learning | Modélisation & Reporting

🎯 Transformez vos données en décisions stratégiques !

Avec un Master en économétrie et statistiques appliquées et une expérience en modélisation mathématique et analyse de données, j’accompagne les entreprises dans l’exploitation intelligente de leurs données.

✅ Ce que je vous propose :

• Analyse et visualisation des données : Power BI, Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn).

• Modélisation statistique & Machine Learning : Régression, classification, séries temporelles, scoring.

• Automatisation & Reporting : Excel avancé, SAS, scripts d’automatisation.

• Backtesting et validation de modèles : Évaluation des performances et conformité réglementaire.

💼 Expérience :

• Institut Pasteur : Prévisions financières (legs et assurances vie) pour optimiser les ressources.

• BNP Paribas Personal Finance : Mise en place de procédures de backtesting des modèles de risque crédit.

🚀 Pourquoi me choisir ?

• Approche méthodique et résultats orientés business.

• Expérience en entreprise et connaissance des exigences métier.

• Rigueur et pédagogie pour une communication claire des analyses.

Langues

Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

SAS
Formation Data Science
mars 2019 - mars 2019
Paris, France
• Participation à un programme intensif d’un mois axé sur la data science et l’utilisation des outils SAS Viya. • Acquisition de compétences avancées en traitement et analyse de données avec SAS. • Réalisation d’examens de certification pour valider les compétences techniques et pratiques. • Développement de projets pratiques en utilisant des techniques de machine learning et d’analyse prédictive.
Athéïa
Consultant Junior
décembre 2019 - mars 2021 (1 an et 3 mois)
Paris, France
Institut Pasteur : Réalisation d'un modèle de prévision sur 5 ans des legs et assurances vie afin d'optimiser l'allocation des financements pour la recherche scientifique. Utilisation de SAS et Excel pour l'analyse des données historique et la modélisation BNP Paribas Personal Finance : Développement de procédures de backtesting des modèles internes de risque de crédit, conformément aux exigences de la BCE. Utilisation de SAS pour construire les tables et résultats, alimentant le reporting Excel. Analyse des résultats pour anticiper les questions des régulateurs
Société Générale
Assistance en risque de crédit wholesale
avril 2019 - septembre 2019 (5 mois)
Paris, France
• Mise en place d’un modèle de notation pour les PME (chiffre d’affaires < 20 M€). • Perfectionnement du modèle de notation des grandes entreprises avec intégration de nouvelles variables. • Construction et gestion des bases de données avec SAS. • Analyse des données et développement des modèles prédictifs avec R. • Collaboration avec les équipes locales pour garantir l’alignement des modèles avec les besoins métiers et les exigences réglementaires.