SAID JOUHRI

– Conception d'une plateforme de comparaison d'assurance afin d'optimiser la prise de décision client. – Élaboration de modèles de tarification et de scoring de risque à partir de données multi-sources. – Réalisation d'analyses de rentabilité et d'études de benchmarking des offres d'assurance. – Mise en place de pipelines de données automatisées et d'indicateurs de performance (taux de conversion, rentabilité produit) à l'aide d'APIs, Python et dashboards interactifs.

– Segmentation et modélisation du risque Auto/MRH via machine learning et GLM. – Feature engineering avancé et industrialisation des modèles de scoring. – Analyses de rentabilité, sinistralité et optimisation des garanties. – Déploiement de pipelines data et reporting décisionnel. – Technos: Python, SQL, PySpark, Hadoop, Power BI, AWS (S3, EC2, ECS, SageMaker), Docker, Terraform.

– Extraction et traitement de données multi-sources en temps réel. – Conception de tableaux de bord interactifs et automatisés. – Détection d'anomalies et suivi des KPI opérationnels. – Technos: Python, SQL, Power BI, VBA.

– Modélisation ML (XGBoost, réseaux de neurones) pour prédiction de prix et segmentation client. – Développement d'un chatbot NLP avec fine-tuning BERT pour classification de requêtes. – Implémentation OCR Deep Learning pour extraction et compression de texte. – Mise en place de workflows ML containerisés et automatisés (Docker, K8s). – Technos: Python, PyTorch, Scikit-learn, NLP, Docker, Kubernetes, AWS.