Nicolas Desbordes

Data scientist

Moves to Paris, Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
  • Indicative rate €450 / day
  • Experience 2-7 years
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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Can work in your office at
  • Paris and 50km around
  • Paris

Preferences

Project length
  • Between 1-3 months
  • Between 3-6 months
  • ≥ 6 months
Company size
  • 1 person
  • 2 - 10 people
  • 11 - 49 people
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
+2 autres

Verifications

Languages

  • Français

    Native or bilingual

  • Anglais

    Native or bilingual

Categories

Skills (15)

Nicolas in a few words

Data scientist avec 3 ans d'expériences dans divers industries allant de la santé aux services postales tout en passant par la banque. Je suis spécialisé dans la mise en place d'algorithmes décisionnels que ça soit par des méthodes de type machine learning ou des règles métiers, l'audit de moteur de décision ainsi que les problématiques liées au NLP.

Experience

Belfius

Banking & Insurance

Data Scientist

Paris, France

March 2018 - August 2018

Belfius est une société officiant dans le secteur de la Banque et Assurance. Le service Customer Data Analytics a pour objectif d'analyser et d'exploiter les données des clients Belfius. Déterminer les différentes modalités d’épargne des clients Belfius est l’un des enjeux de cette mission. Il est donc nécessaire de mener à bien une étude des données dans l’optique d’obtenir une meilleur vision business des épargnants d’une part, et de proposer une nouvelle segmentation qui met en avant les critères et comportements propres associés aux différentes façon d’épargner d’autre part.

- Recherche et conversion d'information provenant de data brut dans un format
permettant une analyse simple qui identifie les tendances des différentes façons
d'épargner des clients chez Belfius
- Entrainement d'un algorithme de classification non-supervisé dans le but de
déterminer une segmentation mettant en valeur les différents types d'épargnants
- Utilisation du NLP dans le but de classifier les transactions grâce à leur label


ITELIS - AXA

Health, Wellness & Fitness

Data scientist

Paris, France

January 2017 - January 2018

Itelis demande de mettre en place un système de détection de dossiers frauduleux sur les équipements optiques. Il s’agit d’analyser les données d’Itelis pour déterminer les facteurs pouvant influencer la fraude et ainsi mettre en place un algorithme décisionnel.

- POC et étude de la faisabilité d'un projet machine-learning sur les données Itelis
pour un projet de détection de la fraude
- Feature engineering et entrainement d'un modèle ML
- Mise en production du modèle via Django API

Geolia Leasing Solution

Digital Agency and IT company

Data Scientist

Paris, France

September 2018 - February 2019

Geolia Leasing Solutions est un nouvel acteur européen non-régulé spécialiste du leasing et du financement des ventes adossé à un puissant fonds d'investissement. Dans l’optique de mieux déceler les dossiers susceptibles de rentrer en défaut, le service risque a besoin de backtester son modèle de décision qui est une combinaison de règles business.

- Inspection du moteur de décision de leasing dans le but de déterminer les règles
défaillantes
- Amélioration de la performance du moteur grâce au calibrage des paramètres et à
la création/suppression de règles

La Poste - Le Groupe La Poste

Human Resources

Data scientist

Paris, France

February 2019 - June 2019

La Poste possède à travers la France près de 8000 bureaux de poste. Dans l’optique d’avoir une vision de l’évolution des charges à venir sur chacun de ses bureaux, La Poste s’est muni d’un outil qui permet à partir des charges de 2017 établir une projection des charges pour 2018.
L’outil se compose d’un fichier Excel qui permet de corriger les charges, mais également d’un script Python qui calcule le taux de correction annuel moyen grâce à une régression en log. L’objectif principale de la mission est de transformer l’outil pour qu’il soit réutilisable chaque année et facile d’utilisation.

- Analyse temporelle et prévision des charges par bureaux de poste
- Automatisation du reporting via des scripts python

Education

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