Ingénieur Data science : Premiers freelances dispos et nouvelles missions déposées

Exemple de missions de Souleymane,
Ingénieur Data science habitant le Val-d'Oise (95)

• Ingénieur Data Sicence

  Mission Freelance chez AXIO
  Jan 2021 - Jan 2021

  Conseils
  Réalisation d’un POC pour prédire les risques de sinistres automobiles lors d’un trajet des assurés
  • Compréhension du besoin client
  • Collecte , prétraitement et Analyse des données
  • Mise en place de modèles de classification (LightGBM, RandomForest, Régression Logistique)
  • Déploiement du modèle final sous forme d’API avec Streamlit Python

  Environnement Technique : Jupyter Notebook (Pandas, Streamlit, Scikit-Learn), Git

• Poste d’ingénieur en Data Science CDD),

  , EHDI TECHNOLOGIES (Île de France)
  Jan 2020 - Jan 2021

  Détection de fraude de transactions bancaires pour la Banque LCL
   Mise en place d’un modèle machine learning LightGBM pour détecter les fraudes bancaires
   Déploiement du modèle via le framework Flask python
   Rédaction du cahier des charges répondant aux besoins
  Mise en place d’outils de Webscrapping pour améliorer la connaissance des consommateurs de LECLERC
  • Collecte des informations de manières automatiques sur les réseaux sociaux du client
  • Stockage des données collectées sur PostgreSQL
  • Mise en place d’outils d’indicateurs de performances pour améliorer la connaissance des consommateurs

  Environnement Technique : Jupyter Notebook (Pandas, Requests, BeautifulSoup, PostgreSQL, LightGBM,Flask)

• Poste d’Ingénieur Data (contrat pro)

  Generali France (Sainte Luce sur Loire, Nantes)
  Jan 2019 - Jan 2019

  Migrer la collecte des données Réassurance des clients disposant d'un contrat MRH vers la plateforme Hadoop de Generali
   Transférer les requêtes BOBI et codes SAS sous Hadoop en utilisant PySpark.
   Construire une base de données contenant les données clients collectés sous Hadoop.
   Rehausser les valeurs des champs manquants.
   Vérifier la fiabilité des données collectées par un calcul de taux de concordance (seuil fixé à 95%)
   Automatiser les prochaines collectes des données réassurances sous Hadoop.
   Rédiger un cahier des charges répondant aux besoins du client

  Environnement Technique : Hadoop, Business Object, PysPark, Pandas, Jupyter Notebook

• ’ingénieur en Data Science (contrat pro),

  Generali France (Sainte Luce sur Loire, Nantes)
  Jan 2019 - Jan 2019

  Projet de collecte des données réassurance : Migrer la collecte des données MRH vers Hadoop
  - Transférer les requêtes BOBI et codes SAS sous Hadoop en utilisant PySpark
  - Construire une base de données contenant les données clients collectés sous Hadoop
  - Rehausser les valeurs des champs manquants
  - Automatiser les prochaines collectes des données réassurances sous Hadoop
  - Rédiger un cahier des charges répondant aux besoins du client

• Poste d’Ingénieur Data (contrat pro)

  Generali France (Sainte Luce sur Loire, Nantes)
  Jan 2019 - Jan 2019

  Mise en place d’outils de traitement des contrats sinistres à disposition des équipes Recours et Remboursement
   Développement de modules python PDFminer et PyPDF et collection d’une liste de mots clés.
   Extraction des informations pertinentes sur les contrats sinistres à l’aide des bibliothèques PDFminer et PyPDF
   Construire une base de sortie contenant les informations pertinentes qui facilitent le traitement rapide des recours

  Environnement Technique : Jupyter Notebook (Pandas, Python, PyPDF, PDFminer)

• ’ingénieur en Data Science (contrat pro)

  Generali France (Sainte Luce sur Loire, Nantes)
  Jan 2019 - Jan 2019

  Automatiser la Lecture / Traitement des rapports d'expertises des contrats sinistres concernant les dégâts des eaux
  - Développement de modules python PDFminer et PyPDF et collection d’une liste de mots clés
  - Extraction des informations pertinentes via les mots clés sur les rapports via les bibliothèques PDFminer et PyPDF
  - Construire une base de sortie contenant les informations pertinentes

• Projet Académique en Data Science

  IMT Atlantique (Brest)
  Jan 2018 - Jan 2018

  La mise en place d'un modèle de prédiction des accidents routiers en France
  - Formulation de la problématique et nettoyage des données
  - Développement des modèles de prédiction python (Random Forest, SVM, Régression) sur Scikit-Learn
  - Déploiement de la solution sous forme d’API web avec Flask Python