KEPHAN MISSAMOU

– Concevoir et optimiser des modèles de Machine Learning (Classification, Scoring) pour répondre aux enjeux business; notamment un modèle prédisant la probabilité de détraction client avec une précision de 90%. – Construire des pipelines de données robustes : nettoyage, exploration (EDA), feature engineering et recette (Python, SQL, Dataiku) traitant plusieurs centaines de milliers d'enregistrements. – Analyser les performances via des métriques adaptées (AUC, F1-score) et garantir l'interprétabilité des résultats (SHAP values). – Industrialiser deux modèles prédictifs majeurs en production, en collaboration étroite avec les équipes métier et IT. – Développer des tableaux de bord interactifs sous QlikSense pour le suivi des KPIs, utilisés de façon hebdomadaire par des centaines de chargés relation client dans toute la France Métropolitaine et d'Outre-Mer.

– Conduire une étude statistique complète sur le vieillissement de la population en région Centre-Val de Loire en se basant sur les données du recensement national. – Segmenter les territoires via des méthodes de clustering (K-means, CAH) sous R. – Valoriser les résultats par la rédaction d'une publication officielle.

– Fiabiliser le moteur de calcul du simulateur "Autonomix" (aides sociales). – Optimiser le code R existant (réduction de 20% du volume de code pour une efficacité maintenue) et automatiser la génération de rapports via R Markdown.