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Wendy Teboul

Data Scientist et Machine Learning Engineer

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Wendy in a few words

Diplomée de CentraleSupelec ainsi que d'un Master en Operations Research de Columbia University, je demarre ma carrière de Data Scientist dans une start up New Yorkaise pour laquelle je produis des modèles de prédiction de prix de l'immobilier et d'estimation de CapRate. Je rejoins par la suite Aetna, leader de l'assurance maladie aux US. J'y conduis des A/B tests afin d'optimiser les campagnes d'email visant à modifier les comportements des assurés dans le but d'améliorer leur santé ainsi que diminuer les dépenses.

Grâce à mon expérience à l'internationale, je peux maintenant vous accompagner dans vos projets nécessitant des solutions de Machine Learning et/ou Data Science.

Exemple de projet sur lequel je peux vous aider:
Réalisation d'un modèle de prédiction:
- Définition, avec vous, des objectifs et contraintes du projet (quels sont les entrées et sorties? Qui utilisera ces sorties? De quelles data disposez vous? Quels sont vos tolérances en terme d'erreur, de précision ?)
- Analyse des données dont vous disposez: data cleaning, data transformation
- Recherche de données externes afin d'enrichir le dataset
- Mise en place de la strategie de construction du modèle
- Phase itérative d'entraînement, test, amélioration du modèle jusqu'à atteindre la performance souhaitée
- Déploiement du modèle sur vos servers si nécessaire (expérience avec Google Cloud Plateform)

Je peux aussi vous aider sur des projets de A/B testing ou de data analysis.

N'hésitez pas à me contacter pour tout complément d'information!

Experience

Aetna, a CVS Health Company

Banking & Insurance

Data Scientist

New York, États-Unis d'Amérique

December 2019 - September 2020 (9 months)

• Analysing and sizing effects of potential campaigns to change Aetna members behaviors and establishing feasibility by estimating campaign cost savings.
• Implementing factorial design for our campaigns in order to get enough statistical power for the informative function of the campaign as well as generating enough cost saving (exploration vs exploitation)

Cherre Inc

Real Estate

Data Scientist

New York, États-Unis d'Amérique

November 2018 - December 2019 (1 year and 1 month)

• Developed Neural Networks Algorithms to automatize Data Sourcing by creating a column name mapping for data sets from different sources to be added to Cherre’s database
• Simulated data points by adding noise to original data to extend datasets and to enable the model to be more robust
• Built an unsupervised information extraction system for unstructured data (raw text) using NLP (Natural Language Processing) in order to add value to the company’s databases

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