About Chadia
Doctorante en sciences économiques, spécialisée en Data Science et Machine Learning appliqués à l’assurance automobile.
Je travaille sur des projets de détection de fraude, de prédiction du montant des sinistres et d’analyse de données à l’aide de Python et de modèles de Machine Learning (Diffusion, VAE, GAN, XGBoost, SVR, Random Forest, LightGBM).
J’interviens principalement sur des missions courtes avec des livrables clairs : Python, analyse des données, visualisations et rapport de résultats.
Je privilégie des projets concrets, bien définis, avec un planning précis.
Disponible pour des missions freelance en remote (France), avec un forfait adapté aux missions courtes.
French
Native or bilingual
Remote only
Primarily works remotely
Experience
- Projet académique / RechercheData Scientist – Machine LearningSeptember 2020 - Today (5 years and 9 months)Casablanca, MoroccoDéveloppement de modèles de machine learning pour la détection de fraude et la prédiction de sinistres en assurance automobile.Utilisation de XGBoost, Random Forest, LightGBM, VAE, GANs et modèles de diffusion.Prétraitement des données, déséquilibre de classes (SMOTE, ADASYN), évaluation avancée et interprétabilité (SHAP).
- Université Hassan II Casablanca – Laboratoire Modélisation Appliquée à l'Économie et à la GestionDoctorante – Data Science & Machine Learning (Assurance)BANKING AND INSURANCESeptember 2020 - Today (5 years and 9 months)Casablanca, MoroccoDéveloppement de pipelines ML pour la détection de fraude et la prédiction des sinistres en assurance automobile.Implémentation de modèles génératifs (VAE, GAN, Diffusion) combinés à des classifieurs (XGBoost, LightGBM).Analyse de performance et interprétation des résultats avec SHAP.Rédaction de rapports techniques et scientifiques.
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Education
- Doctorante en Sciences EconomiquesUniversité Hassan II Casablanca- FSJES Ain SebâaDoctorante en Sciences Economiques
- Master – Actuariat et Finance de Marchés.Université Hassan II Casablanca- FSJES Ain Sebâa2020Master – Actuariat et Finance de March´ es.