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Nicolas Desbordes

Data scientist

Moves to Paris, Paris

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  • 2.34771
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Location and workplace preferences

Location
Paris, France
Can work on-site in your office in
  • around Paris and 50km
  • 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

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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 (5 months)

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


Python Spark cloudera Hadoop Apache Spark MLlib NLP Machine learning

ITELIS - AXA

Health & Wellness

Data scientist

Paris, France

January 2017 - January 2018 (1 year)

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
Python Scikit-learn Pandas Machine learning dataiku SQL

Geolia Leasing Solution

Digital & IT

Data Scientist

Paris, France

September 2018 - February 2019 (5 months)

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
Python Scikit-learn Microsoft Excel Pandas dataiku

La Poste - La Poste-Groupe

Human Resources

Data scientist

Paris, France

February 2019 - June 2019 (4 months)

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