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- L'Oréal (AE)ML Engineer - Prévision de stocksFASHION AND COSMETICSOctober 2023 - February 2024 (5 months)Paris, FranceContexte : Industrialisation d’un système de prévision des volumes de stocks sur un horizon de 18 mois, destiné à optimiser la planification, la production et la logistique globale.Tâches réalisées :
- Mise en production d’un algorithme prévisionnel (modèles de séries temporelles, régression, optimisation) développé en Python et adapté aux contraintes opérationnelles du Supply Chain Planning.
- Industrialisation et automatisation de la chaîne ML :
- Containerisation des modules ML avec Docker,- Déploiement sur une architecture Kubernetes (GKE) pour une exécution scalable et robuste,- Mise en place de pipelines orchestrés (batch + monitoring).- Gestion du cycle de vie des modèles : monitoring des performances, recalibrage périodique, gestion de la dérive (data drift / model drift).
- Collaboration étroite avec les équipes Data, Supply et IT pour intégrer le modèle dans les systèmes internes et les workflows métier.- Création de dashboards Power BI mettant en valeur les prévisions, les écarts, les tendances et les indicateurs de performance logistique.* Documentation technique complète : architecture, data pipeline, procédures de déploiement, guide utilisateur.Résultats obtenus : Réduction des surstocks de ~15 % grâce à une meilleure anticipation des volumes et une stabilisation des prévisionsTechnologies : Python, Git, Power BI, GCP (GKE, BigQuery), Kubernetes, Docker, outils de monitoring ML. - BNP ParibasData Scientist - risque de credit - Référente DataikuBANKING AND INSURANCEFebruary 2024 - Today (2 years and 4 months)Paris, FranceContexte : Développement, automatisation et industrialisation de solutions internes de scoring, de data quality et de reporting réglementaire au sein de l’équipe Risque de Crédit BCEF.Tâches réalisées :
- Développement d’un algorithme de scoring RWA interne en Python : conception du modèle, engineering des features, optimisation et intégration complète dans Dataiku pour exécution automatisée.
- Déploiement du scoring RWA sur l’Automation Node de Dataiku, avec gestion des dépendances et planification des runs.
- Contribution aux travaux ESG : intégration d’indicateurs environnementaux, sociaux et de gouvernance dans les pipelines de risque, enrichissement des expositions via APIs et sources internes/externes.
- Automatisation avancée des workflows (Python, SQL, Dataiku) : création de plugins Python, développement de custom triggers pour orchestrer les scénarios et déclencher automatiquement les reportings mensuels et trimestriels.
- Mise en place de contrôles de data quality (cohérence, complétude, anomalies) et analyses approfondies des expositions (PD, LGD, EAD, RWA).
- Préparation et industrialisation des reporting en vue de leur mise en production
- Création de Dashboard des reportings réglementaires sous Tableau (Desktop & Server).
- Suivi et monitoring des datalab Teradata des équipes.
- o Migration Macros VBA, reports Excel vers Dataiku
o Membre de la communauté Dataiku interne BNPo Accompagnement d'un alternant Data scientist- Rédaction de documentation et formation des équipes métier aux outils Dataiku et Tableau.
Résultats obtenus• Amélioration de la précision et de la cohérence des reportings RWA et ESG.• Réduction significative des efforts manuels grâce à l'automatisation (gains de temps mensuels et trimestriels).Technologies : Python, SQL, Git, Tableau Desktop, Serveur, Dataiku, Teradata, Jira, Concluence - THALES LAS FranceData Scientist/Analyst - Surveillance et Calibration d'algorithme de maintenance prévisionnelleDEFENSE AND MILITARYNovember 2022 - October 2023 (11 months)Élancourt, FranceContexte : Conception et déploiement d’un pipeline analytique complet pour la maintenance prédictiveTâches réalisées :
- Création d’un pipeline analytique de bout en bout
- Sélection et préparation des features avec Python
- Automatisation du pipeline de données (tests unitaires, intégration, contrôles, métriques)
- Versioning des données et des modèles avec Git
- Création de Dashboard de surveillance (Bokeh)
- Mise en place de tests de contrôle et détection d’anomalies
- Calibration des algorithmes de maintenance prévisionnelle
- Déploiement automatisé via Automation
- Documentation
Résultats obtenus : L’automatisation et l’optimisation des processus ont permis de réduire le temps de travail des équipes de 7 jours à seulement 2 joursTechnologies : Dataiku, Python (POO), SQL, Git, Bokeh, Splunk, GitLab CICD, Linux, Docker
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Education
- Docteur Mathématiques appliquées StatistiquesUniversité de Limoges2019
- Master Statistique et traitement de donnéesUniversité de Clermont-Ferrand2016