Basile Etienne

Jeune data scientist passionné, ma première expérience à Kyriba (licorne depuis quelques années) dans les méthodes génératives (GAN) et techniques plus classiques appliquées à la détection de fraude dans les paiements, ainsi que l'explicabilité du modèle (valeurs de Shapley), la prédicton de cash (forecast série temporelle avec des librairies classiques de boosting - XGBoost, LightGBM) ainsi que l'optimisation de liquidité par reinforcement learning (avec le framework GYM). Mes études à Télécom Paris et ma spécialisation avec le Master 2 Apprentissage et Algorithme de Sorbonne université (m2a.lip6.fr) m'ont permis d'acquérir les connaissances mathématiques et informatiques requises pour être capable de comprendre et d'implémenter la plupart des papiers SOTA en apprentissage comme en optimisation (convexe / non convexe non lisse / online ou offline).