Anil Palali Email & Phone Number

Île-De-France, France

Paris, Fr

Ville De Paris, Île-De-France, France

• Collaboration étroite avec les équipes métiers pour déterminer et cadrer leurs besoins en matière de Data Science.• Développement de modèles de machine learning pour divers projets afin de répondre aux enjeux opérationnels des différentes équipes métiers : anticipation de l'attrition des clients, la classification des typologies de paiements, l'estimation des prix immobiliers et l'analyse des flux de communication. • Réalisation d’études statistiques et analytiques visant à… Show more • Collaboration étroite avec les équipes métiers pour déterminer et cadrer leurs besoins en matière de Data Science.• Développement de modèles de machine learning pour divers projets afin de répondre aux enjeux opérationnels des différentes équipes métiers : anticipation de l'attrition des clients, la classification des typologies de paiements, l'estimation des prix immobiliers et l'analyse des flux de communication. • Réalisation d’études statistiques et analytiques visant à approfondir la connaissance client et à optimiser les campagnes et ciblages des équipes métiers.• Développement et industrialisation sur le cloud AWS de solutions de visualisation de données pour la direction Marketing, permettant une analyse approfondie des profils clients et de leurs contrats en autonomie.• Analyse des données issues des avis Google et des questionnaires de satisfaction clients grâce à l'utilisation de techniques de traitement du langage naturel.• Segmentation du réseau d’agences bancaires en utilisant des techniques de clustering afin identifier des typologies d'agences. Show less

Région De Paris, France

• Assurer toutes les étapes d’un projet de data science : cadrage, pilotage, développement, restitution, et engagement.• Développement et industrialisation de modèles de machine learning via Dataiku afin de répondre aux problématiques et besoins des équipes métiers. Notamment le développement de modèles prédictifs basés sur les séries temporelles et le machine learning afin d’anticiper les sinistres et les cotisations de chaque client.• Réalisation d'analyses statistiques approfondies… Show more • Assurer toutes les étapes d’un projet de data science : cadrage, pilotage, développement, restitution, et engagement.• Développement et industrialisation de modèles de machine learning via Dataiku afin de répondre aux problématiques et besoins des équipes métiers. Notamment le développement de modèles prédictifs basés sur les séries temporelles et le machine learning afin d’anticiper les sinistres et les cotisations de chaque client.• Réalisation d'analyses statistiques approfondies et de data visualisation récurrentes pour répondre aux besoins des équipes métiers en utilisant le cloud AWS en utilisant la solution Power BI.• Définition et modélisation de la valeur client en attribuant à chaque client du groupe une valeur actuelle et une valeur future par le biais de prédictions réalisées à l’aide de techniques de machine learning telles que la random forest, SARIMA, et des réseaux LSTM.• Réalisation de clustering de séries temporelles afin de regrouper les comportements de sinistres et de cotisations clients similaires. Cette méthode est basée sur la déformation temporelle dynamique (DTW) et le K-means. Show less

• Modélisation pour chaque client d'un score d'appétence à la souscription d'abonnements via du machine learning afin de prioriser les sollicitations commerciales.• Développement d'indicateurs quantitatifs et d’analyses data pour la prise de décision des équipes métiers et de la direction marketing stratégique.• Réalisation d’analyses statistiques approfondies sur la satisfaction des clients et des avis produits à destination des équipes marketing.• Création de data visualisation… Show more • Modélisation pour chaque client d'un score d'appétence à la souscription d'abonnements via du machine learning afin de prioriser les sollicitations commerciales.• Développement d'indicateurs quantitatifs et d’analyses data pour la prise de décision des équipes métiers et de la direction marketing stratégique.• Réalisation d’analyses statistiques approfondies sur la satisfaction des clients et des avis produits à destination des équipes marketing.• Création de data visualisation permettant à la force commerciale d’identifier rapidement les besoins de leurs clients avant rendez-vous. • Nettoyage et structuration des données, vérification de la cohérence, préparation de la base de données aux analyses statistiques. Show less

Data Science Pour La Connaissance Client, Mathematics And Statistics

Ingénierie En Informatique, Big Data

Licence Professionnelle Data Mining, Statistics

Le Data Mining est l'art d'extraire des informations et des connaissances à partir de données. C'est un des éléments fondamentaux de.

Statistique Et Informatique Décisionnelle, Statistiques, Informatique Décisionnelle

Notre mission est de créer des outils chiffrés pour assister les cadres supérieurs dans la prise de décision. Pour remplir cette mission.