À propos de Fatemeh
Diplômée d'un Master 2 d'ingénieur du risque à l'Université Paris Sorbonne (Master 2 IRFA) et également titulaire d'un diplôme diplômée RNCP Niveau 7 (Bac +5) data scientist chez Centralesupélec. j'ai décidé de me lancer dans l’expérience free-lance🚀. Je travaille régulièrement sur des projets impliquant du data preprocessing, de la data visualisation mais aussi de l'apprentissage à l'aide de différent modèles .
De plus, en complément de mon savoir-faire, je peux compter sur mon sens de la responsabilité et sur ma rigueur ✅. Je suis une personne ouverte d'esprit et qui a un sens facile du relationnel avec une véritable envie de progresser.📈
Je suis à la recherche de nouveaux challenge, de découverte et d'apprentissage📋. Je souhaite monter en compétence et travailler sur des projets dans des domaines différents ( 🏋️🦠🍔🚝⚡🧬🩺🌳🐎...).
💬 Contactez moi pour me présenter vos projets !
🌸 Fatemeh 🌸
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Persan
Bilingue ou natif
Turc
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- German Credit AnalysisPerspective de risqueBANQUE & ASSURANCESmars 2022 - Aujourd'hui (4 ans et 3 mois)Analyser de données le comportement des emprunteurs allemands. Des questions telles que dans quel but les emprunteurs allemands demandent-ils des prêts ? Combien d'emplois chaque emprunteur a-t-il ? , Quels schémas (le cas échéant) déterminent si le prêt aura un bon ou un mauvais risque ? Bien sûr, de nombreuses autres questions trouveront une réponse grâce à notre analyse approfondie des emprunteurs de crédit allemands. Pour rendre nos visualisations plus interactives, nous utiliserons tous nos graphiques avec plotly, une bibliothèque interactive qui nous permettra d'avoir un meilleur aperçu de nos données.
- Banque AyandehImplémenter un modèle de scoringBANQUE & ASSURANCESseptembre 2021 - novembre 2021 (3 mois)Chilly-Mazarin, FranceEnvironnement technique et fonctionnel :Construction d'un modèle de scoring qui donne une prédiction sur la probabilité de faillite d'un client de façon automatique, et construction d'un dashboard interactif à destination des gestionnaires de la relation client permettant d'interpréter les prédictions faites par le modèle et d’améliorer la connaissance client des chargés de relation client.
- EDFAlgorithme de trading sue le marché forwardENERGIEmai 2019 - novembre 2019 (6 mois)Palaiseau, FranceConcevoir et tester des algorithmes de trading sur des marchés forward pour la couverture d'actifs liés à l'énergie.Analyse et définition des stratégies de trading.Mise en ouvre d'un code sur les stratégies de trading (moyenne mobile, bande de Bollinger, RSI).Utiliser des modèles de construction tels que Black, Autoregressive et ARIMA. .Tester les stratégies avec nos modèles.Détermination des métriques numériques tels que P & L, Ratio Sharp et Drawdown maximum
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Formations
- RNCP Niveau 7 (Bac +5)Centralsupelec2022• Programmer des algorithmes de Machine Learning à l’aide du langage Python (Pandas, Numpy, Scikit-Learn) et évaluer ses performances. • Collecter et préparer les données en vue de l’analyse • Traiter différents types de données (tableaux, textes, images) • Appréhender différentes méthodes et déterminer la plus adaptée (Feature engineering, feature selection, PCA) • Communiquer les résultats à des spécialistes ou des néophytes via des visualisations adaptées (MatplotLib, Seaborn, Plotly) • Déployer des algorithmes de calcul distribué dans le cloud avec les outils du Big Data (Pyspark) • Établir des recommandations pour orienter les décisions
- Master 2 Ingénieur du Risque (IRFA)Université Paris 1 Panthéon Sorbonne2019Modules: • Data science et machine learning • Méthodes Stochastiques: Application à la finance • Mesures des risques de marché • Décision dans l'incertain et portfolio management • Pricing de derives • Risque de crédit, Décision dans l'incertain et portfolio management