About Khadijatou
Je suis consultante en data et modélisation avec plus de 10 ans d’expérience dans le développement de modèles prédictifs et l’aide à la décision dans des environnements complexes.
J’accompagne les entreprises dans:
- la construction de modèles de scoring et de prévision
- l’analyse de données pour améliorer la prise de décision
- l’optimisation de la performance (risque, churn, KPI)
- la structuration et la qualité des données.
J’ai évolué dans des contextes exigeants (réglementaires et business) qui m’ont permis de développer une forte capacité à transformer des analyses complexes en recommandations concrètes.
Aujourd’hui, je souhaite mettre cette expertise au service de problématiques variées, notamment dans les domaines de la tech, de la data et de l’impact (ESG, santé).
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- Stellantis Financial ServicesSenior Data Scientist / Decision ConsultantOctober 2015 - Today (10 years and 8 months)Poissy, FranceDéveloppement de modèles prédictifs (scoring, comportement, recouvrement) permettant d’optimiser les décisions d’octroi et la performance des portefeuilles
- Analyse de données complexes et formulation de recommandations concrètes pour améliorer la prise de décision
- Amélioration de la performance des modèles (stabilité, discrimination, calibration) dans des environnements à fort enjeu
- Structuration et contrôle de la qualité des données pour garantir des analyses fiables
- Traduction des résultats analytiques en insights compréhensibles pour les équipes métiers et décisionnaires
- Contribution à des projets stratégiques dans un contexte réglementaire exigeant
- Interaction avec des parties prenantes variées (équipes business, IT, audit, régulateurs)
- Encadrement et accompagnement de profils juniors sur des problématiques data
- BPCEData Analyst / Decision ConsultantOctober 2016 - March 2017 (5 months)Paris, France
- Analyse de la performance de modèles prédictifs afin d’évaluer leur fiabilité et leur pertinence dans la prise de décision
- Identification des écarts entre résultats attendus et observés, avec recommandations d’amélioration
- Production de rapports analytiques permettant d’éclairer les décisions des équipes métiers
- Contribution à la qualité et à la robustesse des modèles dans un environnement à fort enjeu
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Education
- Master 1 et 2 en mathématiques appliquéesUniversité Paris Dauphine2016Master 1 et 2 en mathématiques appliquées
- Licence en Mathématiques appliquées etUniversité Gaston Berger2014Licence en Mathématiques appliquées et