Description

Diplomé dès novembre de l'ENSAE, j'ai pu au cours de l'année consolider des connaissances précieuses en Data science principalement dans les milieux de l'assurance et de la finance.

- En finance, j'ai pu, chez Crossquantum aider à la conception d'un robot allocateur d'actifs sur un projet intéressant sollicitant des connaissances en finance mathématiques, en gestion de base de données et enfin en Machine Learning.

- Je me suis familiarisé avec le milieu de l'assurance/réassurance :

Pendant 6 mois en réassurance (Chez Sompo International à Zurich) en étudiant et travaillant sur le pricing de contrat

Puis en 1 an chez Generali pour aider à la modélisation de différents projets de machine learning (GLM, Reverse-engineering, Pipeline, Data analytics)

Selon l'envergure du projet et les besoins exprimés, je saurai m'adapter en travaillant et communiquant les résultats par étape pour une meilleure compréhension,bon rendu final et une transmission de connaissances efficace !

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Capacité professionnelle limitée
Arabe
Capacité professionnelle limitée
Japonais
Notions

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 100 km)

Generali
Data scientist
BANQUE & ASSURANCES
septembre 2019 - septembre 2020 (1 an)
Saint-Denis, France
Travail sur l'élasticité au prix et sur la sensibilité du portfeuille de Clients Generali pour optimiser la stratégie de l'entreprise quant à la politique de rabais/revalorisation

Projet de reverse engineering sur le positionnement tarifaire pour prédire la tarification de la concurrence selon les profils présents dans le portfeuille Generali et des profils cibles. Etude géographique et data analytics sur le projet.
R Python Git Scikit-learn Folium
Crossquantum
Data scientist Junior
BANQUE & ASSURANCES
janvier 2019 - juillet 2019 (6 mois)
Saint-Cloud, France
Travail sur un projet de robot allocateur d'actifs:

Modélisation de l'optimisation de portefeuille sur de larges bases de données en utilisant des connaissances en finances mathématiques (optimisation de portefeuille et recherche sur la diversification de portefeuille) ainsi que des méthodes de Machine learning.
Python SQL MongoDB Git
Sompo International
Actuarial Intern
BANQUE & ASSURANCES
juillet 2018 - janvier 2019 (6 mois)
Zurich, Suisse
Analyse de modèle actuarielles (Loss Frequency and severity trends)

Implementation d'outil sur VBA pour améliorer la tarification des pricings

Pricing de contrats en réassurance de biens, de responsabilité civile, marine, engineering, aviation.
VBA Microsoft Excel