Data scientist Paris : Trouvez vite les meilleurs freelances disponibles

Exemple de missions d'Askia,
Data Scientist freelance

• Rôle : Lead Data Scientist

  Foodcheri (consultant Freelance)
  Jan 2020 - aujourd'hui

  Contexte : Gestion du pole data et accompagnement de deux data scientists juniors.
  Réalisations : Prévision de la demande de plats et intégration dans l’ERP via api. Mise en
  place d’un algo d’optimisation des menus en fonction des contraintes de demande et
  de production. Création d’un scoring de churn.pour la marque Seazon.

  Environnement technique : Python, Flask, AWS EC2, Tableau software, Mysql, MongoDB Keolis (consultant VISEO)

• Rôle : Data Scientist / Engineer

  Jan 2019 - Jan 2020

  Contexte : Production de prévision d’affluence dans les bus pour plusieurs lignes du
  réseau Goussainville. Recueil des besoins métiers, suivi de projet, développement python.
  Réalisations : Mise en place d’une infrastructure cloud, développement d’un algorithme
  de machine learning et mise en production d’une API à destination des sites web et
  panneaux en station.

  Environnement technique : Python, Spark, Azure Devops, Azure Data Factory, Azure Machine learning, Azure datalake gen2, Azure data bricks

• Rôle : Data Scientist Senior (Pole data & AI)

  Accor (consultant VISEO)
  Jan 2018 - Jan 2019

  Contexte : Production de modèles de machine learning et études pour les différentes
  entités du groupe Accor. Recueil des besoins métiers et présentation des résultats.
  Réalisations : Dans le cadre du projet Customer Lifetime Value : Modèle de prévision du
  retour client, prévisions du nombre de séjours. Dans le cadre du projet « ALL » :
  segmentation client des comportements digitaux.

  Environnement technique : Python, Spark, Hadoop, Hive, AWS

• (consultant VISEO)Rôle : Chef de projet Data Science (Connaissance client, fidélité)

  Total
  Jan 2018 - Jan 2018

  Contexte : Refonte de la logique rétribution du programme de fidélité, changement
  d’outil de marketing relationnel.
  Réalisations : DataWarehouse, Mise en production d’une chaine d’alimentation
  quotidienne (transaction et calcul des statuts), POC d’algorithme de recommandation.

  Environnement technique : Python, SQL, Microsoft Azure, Salesforce Marketing Cloud

• (consultant VISEO)Rôle : Chef de projet Data Science (Prévision opérationnelle)

  GEODIS
  Jan 2018 - Jan 2018

  Contexte : Intégration d’un nouvel outil de prévision (Colibri) du nombre de camion à
  affréter pour alimenter des centres de stockages régionaux.
  Réalisations : Prévisions d’ordres de transport routiers hebdomadaire des clients GEODIS
  avec prise en compte de la saisonnalité, de l’impact des jours fériés et de la météo.

  Environnement technique : R, Python

• (consultant VISEO)Rôle : Chef de projet Data Science (SI)

  Parts advisor
  Jan 2018 - Jan 2018

  Contexte : Création d’un meta référentiel de pièces détachés automobile
  Réalisations : Algorithme probabiliste de rapprochement automatique de pièces auto sur
  la base de leurs caractéristiques. 1ère version du métacatalogue.

  Environnement technique : Python, R

• (consultant VISEO)Rôle : Data Scientist (Expérience client)

  Bouygues Telecom
  Jan 2017 - Jan 2017

  Contexte : Trop d’appels au service client qui se finalisent par une information par ailleurs
  accessible sur le site internet. Travail en synergie avec un consultant UX.
  Réalisations : Détection des événements le plus corrélés aux appels, tests utilisateurs et
  recommandations concrètes sur le parcours déménagement, résiliation mobile et
  facturation.

  Environnement technique: SQL, Python

• (consultant VISEO)Rôle : Data Scientist (SI – RH)

  Eurotunnel
  Jan 2017 - Jan 2017

  Contexte : Prévention du risque d’absentéisme et d’accident via analyse croisée et
  segmentation des données RH, ateliers avec les équipes franco-britanniques
  d’opérationnels.
  Réalisations : POC de prévisions des risques d’accidents et d’absentéisme, rapport BI des
  résultats permettant d’évaluer le risque en rentrant différents critères (poste occupé, âge,
  jour de la semaine, période de l’année, horaires, planning de repos)

  Environnement technique : R, Power BI

• (consultant VISEO)Rôle : Data Scientist (data – billetterie)

  Fédération Française de Tennis (FFT)
  Jan 2017 - Jan 2017

  Contexte : Lutte contre la revente illégale de billets Roland Garros.
  Réalisations : Scoring de risque de revente frauduleuse de billets.

  Environnement technique : Python, Xiti

• (consultant VISEO)Rôle : Data Scientist (marketing digital – études)

  PSA
  Jan 2015 - Jan 2017

  Contexte : Livraison de produits data science pour les filiales du groupe. Recueil du
  besoin, présentation et suivi.
  Réalisations : Algorithme de mesure de la contribution des leviers d’acquisition. Clustering
  et visualisation des parcours digitaux. Rapports automatisés de performance de l’outil de
  personnalisation.

  Environnement technique : Python, Hadoop, R, GCP, Google Analytics, Bigquery, Datastudio