Chouaib Bellouch

• Développement d’une pipeline complète d’entraînement et de test d’un système de recommandation basé sur les comportements utilisateur. • Déploiement du modèle sur GCP et mise en place du monitoring (MLOps). • Lancement des A/B tests pour comparer les performances des modèles en production. • Monitoring des performances des modèles avec des dashboards créés dans Metabase. • Création de l’inférence de calcul de score via DBT. • Documentation des analyses, des modèles et des résultats dans des pages Notion pour assurer leur réutilisation à long terme. • Collaboration continue avec l’équipe CRM pour comprendre l’aspect métier du projet. • Détection de fraude liée aux codes promo dans l’application, définition de règles à partir d’analyses comportementales.

• Analyse approfondie des modèles d’Optimal Classification Trees (OCT) développés par Bertsimas (2017). • Implémentation d’une pipeline de comparaison des différents modèles OCT sur divers jeux de données. • Rédaction d’un article scientifique sur cette comparaison, incluant l’analyse expérimentale des résultats et la discussion des avantages/limites des approches OCT.