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Fabien PENDARIES

Maisons-Alfort

En résumé

Spécialiste de l'analyse des données (10 ans d'expérience), mes expériences variées dans la finance, le marketing et la santé notamment m'ont permis d'enrichir mes compétences en science des données.
Je me spécialise maintenant dans l'analyse des gros volumes de données sur Hadoop avec Spark (pyspark) et Scikit-learn.

Ouvert à l'international
Mes 8 dernières années professionnelles ont été tournées vers l'international, travaillant notamment dans une équipe basée à Londres lors de ma dernière expérience. TOEIC : 960/990

Missions
Je recherche des missions portant sur l'analyse des big data telles que la prédiction de comportements (achat web, fraude...), les systèmes de recommandation, le ciblage marketing ou l'analyse de sentiments.

Entreprises

  • Bpifrance - Lead Data Scientist

    Maisons-Alfort 2017 - maintenant Au sein du Service de la donnée (DSI), développement de projets de Data Science pour l'ensemble des services de Bpifrance. Recueil du besoin, analyse des données, modélisation, présentation des résultats. Management d’un Data Scientist.
    Projets :
    - Risque de crédit : prédiction de la défaillance à partir de rapports d’études
    - Segmentation, qualification d’entreprises (startups)
    Méthodes : Traitement du langage naturel (NLP), modélisation supervisée et non supervisée

    Environnement : Spark, Python (Scikit-learn, NLTK), Saagie (Hadoop)

  • Le Figaro - Data Scientist

    Paris 2016 - 2016 Prédiction socio-démographique de l’audience internet, basée sur les habitudes de navigation :
    -
    Audit et mise en forme des données (CRM, réseaux sociaux)
    - Enrichissement des données, calcul de l'âge moyen par prénom (Ined, Insee)
    - Calcul d'indicateurs sur les habitudes des internautes : sites/thèmes les plus consultés, heure de navigation
    - Modélisation des données socio-démographiques (SVM, Gradient Tree Boosting)

    Environnement : Python (Pandas, Scikit-learn), Spark (MLlib), Krux, SQL Server

  • Federation Française de Tennis - Data scientist

    Paris 2016 - 2016 Analyse prédictive de la fraude à la billetterie :
    - Modélisation de la fraude par apprentissage automatique
    - Automatisation du processus de détection de la fraude en temps réel
    Segmentation clientèle :
    - Enrichissement des données
    - Segmentation RFM

    Environnement : Python (Pandas, Scikit-learn)

  • Wheez - Data scientist

    2016 - 2016 Mise en place du monitoring de l’activité de l’application mobile avec Apache Spark.

  • ASSU 2000 - Data scientist

    2015 - 2016 Analyse des parcours client du site internet :
    - Validation et mises en forme des données (3 tables : Clients (CRM), visites, pages vues),
    - Calcul des indicateurs clés (taux de conversion, de rebond),
    - Identification des parcours types par point de contact,
    - Modélisation de la conversion (régressions, arbres de décision).
    Environnement : R (analyse), SQL Server (extraction), Piwik (collecte des logs)

  • LCH Clearnet - Senior Risk Analyst

    Paris 2012 - 2014 Gestion du risque sur les investissements, la liquidité et le collatéral. Reporting d'indicateurs décisionnels avec SAS.

  • LCH Clearnet - Credit Risk Analyst

    Paris 2011 - 2012 Analyse du risque de crédit des contreparties d'investissement. Reporting d'indicateurs décisionnels avec SAS.

  • LCH Clearnet - Analyst

    Paris 2008 - 2011 Gestion de la politique tarifaire : modélisation des comportements des clients en fonction des prix avec SAS.
    Veille concurrentielle.

  • Alten - Consultant SAS

    Boulogne-Billancourt 2008 - 2008 Automatisation de tests pour la recette de système informatiques avec SAS.

  • Cegedim Strategic Data - Chargé d'études statistiques

    2006 - 2008 Réalisation d'études internationales de retour sur investissement à partir d'un panel de médecins pour les laboratoires pharmaceutiques.
    Mise en place d'un outil de projections des ventes de médicaments avec SAS.

  • Observatoire de la vie étudiante - Ingénieur d'études statistiques

    2006 - 2006 Analyse de l’évolution des conditions de vie des étudiants entre 1994 et 2003 avec SAS.

Formations

  • Massachusetts Institute Of Technology

    Boston 2015 - 2015 The Analystics Edge

    Data analytics with R.
    Data mining, machine learning, regression, CART, dimension reduction, text analytics, optimisation.

  • University Of California, Berkeley

    Berkeley 2015 - 2015 Scalable Machine Learning

    Machine learning with Apache Spark.

  • Learning Tree International

    Clichy 2014 - 2015 Expert Analyse des Big data

    Analyse des Big Data​ : Machine learning avec Pig, Hive, Impala, Spark, RHadoop, Mahout
    Hadoop développeur
    Hadoop administrateur

  • Université Paris 1 Pantheon Sorbonne IDP

    Paris 2004 - 2005 Expert démographe

    Statistiques, data mining, apprentissage automatique, analyse démographique, projections de populations et d’indices, théorie des sondages, gestion prévisionnelle des ressources humaines, suivi de cohortes, enquêtes socio-démographiques.

  • Université Aix Marseille 1 Provence

    Aix En Provence 1998 - 2002 Maîtrise

    Analyse de données (tests, analyses multidimensionnelles, modélisation), enquêtes quantitatives.
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