Abdoulaye Diallo

- Contrôle de la qualité des données et du drift des modèles, unification et amélioration des packages internes dédiés au contrôle des données et au data pre-processing.

- Mise en place d’un outil destiné aux services marketing permettant d’optimiser la taille du « control group » dans un test A/B pour que l’uplift soit significatif.

- Extraction de connaissances client réalisée à partir de grandes quantités de données grâce à des méthodes de clustering.

- Construction de modèles de scores d’appétence de bout en bout pour détecter les clients les plus appétents à un produit bancaire (Personal Loan, Revolving Card). Le but est d’optimiser les ROI des campagnes de marketing direct (ciblage marketing)

- Utilisation des techniques d'explicabilité pour aider l'équipe marketing à décoder le fonctionnement des modèles et comprendre l'impact des variables les plus influentes sur les sorties des modèles.

Environnement de travail : Python, Gitlab.

- Extraire, documenter, nettoyer et analyser des données externes.- Revue de littérature sur les techniques de gestions des données manquantes.

- Estimation et représentation des émissions de gaz à effet de serre par secteur d’activité.

- Cartographie des principales enseignes bio en Île de France pour repérer les zones à cibler pour une campagne publicitaire.

Environnement de travail : R, R-Shiny, SAS.