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YoniChekroun

Yoni Chekroun

data scientist - machine learning engineer

Peut se déplacer à Paris

  • 48.8546
  • 2.3477
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Yoni.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Paris et 50km autour

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  • E-mail vérifié

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Compétences (10)

Yoni en quelques mots

Plus de 6 ans d'expériences dans la modélisation quantitative et la Data Science auprès des bancassurances et des industriels. J’interviens à la fois sur des sujets de production mais également sur des sujets de stratégie IA, au forfait ou en régie.

Au cours de mes expériences j’ai été amené à participer à des projets data dans différents secteurs d’activités et sur des sujets relativement variés, me permettant aujourd’hui d’identifier les concepts techniques et les technologies adéquates au regard des enjeux métiers et des contraintes opérationnelles des entreprises qui me mandatent.

Je travaille principalement aujourd’hui dans l’identification de signaux de rupture et leurs intégrations dans des modèles de prédiction et de détections de tendance, ainsi que sur différentes applications du traitement automatiques du langage.

Voici un panorama des sujets récents sur lesquels je suis intervenu :

- Détection de fraude
- Scoring et segmentation
- Topic Modeling
- Analyse des sentiments
- Système de recommandation

Expériences

Symmetric

Agence & SSII

Data Scientist

Paris, France

avril 2019 - Aujourd'hui

Je travaille principalement sur l'intégration d'algorithmes de Machine et de Deep Learning dans les processus de décision et d'innovation des entreprises.
Les différents cas d'usage sur lesquels je suis intervenu :

- Analyse des sentiments, e-réputation et risque d'image
- Topic Modeling
- Détection de fraude
- Scoring en présence de déséquilibres
- Expérience client et systèmes de recommandation

Twobii, Optimind, Actuelia

Agence & SSII

Actuaire, Data Scientist

Paris, France

novembre 2015 - mars 2019

Plusieurs missions autour de problématiques quantitatives et notamment Data Science chez des banques et des compagnies d'assurances.

- Mise en place de modèles prédictifs pour l'estimation de la valeur client
- Mise en place de modèles prédictifs pour l'estimation du taux d'attrition
- Intégration du Machine et de Deep Learning dans les modèles de tarification
- Modèle de projection et générateur de scénarios

AG Insurance

Banque & assurances

Quantitative Risk Analyst

Bruxelles, Belgique

décembre 2014 - septembre 2015

Modélisation stochastique dans le cadre du développement d'un générateur de scénarios
Processus Stochastiques Calibration R Finance

Recommandations externes

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