Léa Cochet
À propos du candidat
+1 an d’expérience en data science avec une expérience significative dans le développement et la mise en œuvre d’application IA à grande valeur et forte valeur ajoutée.
Outils : – Python (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow, Kedro) – R – SQL – Power BI – Git
Experience:
– Modélisation (random forest, gradient boosting, régression logistique, SVM, réseaux de neurones, modèles linéaires…)
– NLP
– Clustering
– Classification
– Tarification
– Data visualisation
Formation : Institut de Statistique de l’Université de Paris
Location
Education
• Machine Learning, Statistiques • Visualisation de données • Assurance non vie et assurance vie • Projet de machine learning : Développement de modèles pour prédire la gravité des accidents (random forest, gradient boosting, catboost).
• Analyse de données multidimensionnelles • Probabilités • Programmation : Python, R
• Econométrie : régression linéaire • Statistiques descriptives et inférentielles • Programmation : Python, R
Travail & Expérience
• Extraction d’informations des documents de résiliation des contrats à l’aide des méthodes de traitement du langage naturel (NLP) • Entraînement de modèles : réseaux de neurones • Monitoring Environnement technique: Python, Git
• Extraction des anomalies des rapports de santé des satellites et classification de la sévérité à l’aide des méthodes de traitement du langage naturel (NLP) • Entraînement de modèles : random forest, gradient boosting, SVM, réseaux de neurones Environnement technique: Python, Git
• Participation à la mise en place d’un produit d’assurance multirisque professionnel • Développement de modèles GLM pour estimer le nombre de sinistres et le coût des sinistres. Environnement technique: R, Excel
• Analyse des promotions d’une grande chaine de distribution française • Mise en forme des bases de données Environnement technique: Excel
