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Exemple de missions de Cheick,
Data Scientist habitant le Val-de-Marne (94)

PROFESSIONAL EXPERIENCES

October 2020- November 2021 : Data Scientist Consultant - Natixis, 75013 Paris
Data Scientist in charge of the implementation of models related to fraud detection, money laundering and terrorist financing :
- Detection of suspicious transactions,
- Detection of matching between customers and persons appearing on the politically
exposed persons or sanction/embargo lists,
- Segmentation of countries according to risk related to money laundering and terrorist financing.

March 2020- September 2020 : Data Scientist Consultant – Coperneec, 75017 Paris
Data Scientist in charge of the implementation and deployment of anomaly detection APIs for multidimensional, time series and text data :
- Implementation of unsupervised models :
- Implementation of supervised models for imbalanced data : cost-sensitive learning, resampling (under-sampling, over-sampling, SMOTE, etc…),
- Web APIs creation,
- Deployment on cloud

August 2019- February 2020 : Data Scientist Consultant - Société Générale, 92800 Puteaux
Lead Data Scientist in charge of identifying and implementing Machine/Deep learning use cases for the certification of counterparty metrics (CVA, CVAR, etc…) :
- Identification of Machine/Deep learning use cases
- Statistical analysis of daily variations in counterparty metrics,
- Supervised/ Unsupervised/Semi-supervised anomaly detection of intra-variations in counterparty metrics.

April 2019- August 2019 : Data Scientist at Nusseo
Data Scientist in charge of implementing deep learning models for image classification, image
segmentation, object detection in images :
- Data collection/ web scraping of data images,
- Implementation of image classification models,
- Implementation of object detection models,
- Implementation of image segmentation models.
- Deployment of models on cloud.

September 2018- April 2019 : Data Scientist Consultant - Saint Gobain, Paris 75019
Data Scientist in charge of implementing and deploying machine learning models related to customer loyalty :
- Implementation of churn models (scoring models),
- Implementation of models for smart pricing,
- Deployment of models on cloud.

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