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Hichem Elfertas
Senior Data Scientist
Erfahrungen
Mai 2023 - Bis heute
2 Jahren 9 MonatenBrüssel, Belgien
Senior Data Scientist
Shurgard
- Vorgeschlagen, entworfen und entwickelt End-to-End-Machine-Learning- und Advanced-Analytics-Lösungen im Data-&-AI-Team zur Steigerung des Umsatzes oder zur Kostenreduzierung.
- Führte die Migration aller entwickelten ML-Modelle und Tools auf die Databricks-Plattform durch.
- Sorgte für eine reibungslose produktive Bereitstellung von ML-Produkten und optimierte sie für Skalierbarkeit und Leistung.
- Migrierte und implementierte ML-Produkte erfolgreich auf eine robuste, skalierbare Plattform.
- Verbesserte Modellleistung und Zuverlässigkeit in der Produktion, was datengetriebene Entscheidungen effizienter machte.
- Entwickelte einen KI-Agenten zur Textklassifikation und Sentiment-Analyse von Kundenbewertungen.
- Erstellte Visualisierungen der Sentiment-Analyse-Ergebnisse, um dem Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
- Automatisierte die Erstellung von Sentiment-Analyse-Berichten und integrierte sie in bestehende Systeme.
- Eliminierte die Notwendigkeit externer Sentiment-Analyse-Dienste und erzielte dadurch Kosteneinsparungen.
- Stellte direkten Zugriff auf Sentiment-Erkenntnisse bereit und verbesserte so die Entscheidungsfähigkeit.
- Entwarf und entwickelte ein prädiktives Modell, um Kunden zu identifizieren, die voraussichtlich Verträge kündigen, basierend auf Besuchsmustern, Vertragsmerkmalen und Kundenprofilen.
- Integrierte das prädiktive Modell in operative Abläufe, sodass Filialleiter rechtzeitig Maßnahmen zur Kundenbindung ergreifen konnten.
- Arbeitete mit Stakeholdern zusammen, um das Modell auf Unternehmensziele und Engagement-Strategien abzustimmen.
- Lieferte Filialleitern umsetzbare Erkenntnisse, um die Kundenbindung zu steigern.
- Verbesserte die Pflege langfristiger Kundenbeziehungen und trug so zu nachhaltigen Umsätzen bei.
- Betreute das Masterprojekt eines Data-Science-Praktikanten durch Anleitung beim Programmieren, Einsatz von Machine-Learning-Techniken und Bereitstellung relevanter Business-Insights.
- Unterstützte den erfolgreichen Abschluss des Projekts und förderte praktische Fähigkeiten.
- Technologien: Python, PySpark, SQL, Azure Databricks, Azure DevOps, VSCode.
- Methodik: Agile.
Jan. 2020 - Mai 2023
3 Jahren 5 MonatenBrüssel, Belgien
Data Scientist
Shurgard
- Arbeitete im Pricing-Team an der Entwicklung eines neuen Revenue-Management-Tools.
- Entwarf das Datenmodell zur Versorgung der Machine-Learning-Modelle und Preis-Workflows für ein länderübergreifendes Preisgestaltungsmodell in sieben europäischen Ländern.
- Entwickelte ein Preisgestaltungsmodell basierend auf mikroökonomischer Theorie unter Einbeziehung von Faktoren wie Angebot, Nachfrage und Customer Lifetime Value.
- Implementierte eine umfassende Teststrategie zur Messung und Validierung der Modellleistung.
- Erstellte Monitoring-Workflows, um die kontinuierliche Leistung des Preisgestaltungsmodells sicherzustellen.
- Steigerte den Umsatz von Neukunden um 6,8% und erreichte eine Nutzung in 60% der Lagerhäuser in den Zielmärkten.
- Entwarf und entwickelte ein Modell zur Preiserhöhung mithilfe von Survival-Modellen und Customer-Lifetime-Value-Analyse.
- Etablierte eine Teststrategie und erstellte Workflows zur Überwachung der Wirksamkeit des Preiserhöhungsmodells.
- Steigerte den Umsatz bei Bestandskunden um 5% und wandte das Modell auf 80% der Kundenbasis an.
- Entwickelte ML-Tools zur Umsatzprognose für neue Lager und Übernahmen zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen.
- Erstellte und integrierte ein Optimierungstool zur Verbesserung des Unit-Mix in Lagern, wodurch die Raumausnutzung gesteigert wurde.
- Verbesserte Investitionsentscheidungen durch präzise Umsatzprognosen und steigerte den ROI durch optimierten Unit-Mix.
- Führte tiefgehende Analysen zur Identifikation von Trends durch und lieferte datenbasierte Empfehlungen an das Pricing-Team und das Management.
Jan. 2019 - Dez. 2019
1 JahrBrüssel, Belgien
Data Scientist
Carrefour Finance
- Generierte umsetzbare Erkenntnisse durch Analytics-Techniken und Machine Learning in der Marketingabteilung.
- Entwickelte mit SAS eine RFM-Segmentierung und eine Migrationsmatrix.
- Führte auf Abruf Kundenverhaltensanalysen mit SAS durch.
- Trug zur Produktentwicklung bei, indem ich Nachrichten und Angebote für jeden Kunden festlegte.
- Gab Empfehlungen zur Optimierung der Kundenauswahl und von A/B-Tests.
- Bewertete Marketingkampagnen und Treueprogramme.
- Entwickelte und automatisierte Dashboards.
- Entwickelte ein Churn-Modell zur Verbesserung der Kundenbindung.
Juli 2018 - Nov. 2018
5 MonatenBrüssel, Belgien
Risk Modeler
Euler Hermes
- Arbeitete an der Erstellung interner Berichte zu Risikokennzahlen der Konzerneinheiten im Bereich Kapital- und Risikomanagement.
- Erstellte und verbesserte Tools zur Risikoberechnung und -überwachung.
- Erstellte monatliche und vierteljährliche Risikoberichte.
- Dokumentierte den Prozess der Risikokennzahlenerstellung.
- Führte Datenabstimmungen aus verschiedenen Quellen durch.
Dez. 2017 - Mai 2018
6 MonatenBrüssel, Belgien
SAS Developer
AXA Belgium
- Trug zu einer DataMart-Umstellung bei, indem ich SAS-Makroprogramme aktualisierte und entwickelte, um Performance-Analysen von Investments zu erstellen.
- Erstellte Performance-Analysen, indem ich vorhandene SAS-Makroprogramme entsprechend dem neuen DataMart aktualisierte und anpasste.
- Entwickelte neue SAS-Makroprogramme, um den Prozess der Performance-Analyse zu verbessern und zu optimieren.
- Testete die Genauigkeit der Performance-Analysen in Zusammenarbeit mit dem Middle-Office-Team.
Sept. 2015 - Nov. 2017
2 Jahren 3 MonatenBrüssel, Belgien
Analyst für Pensionsanlagen
Sanofi European Treasury Center
- Beriet fünf Pensionsgremien in drei europäischen Ländern in Anlageaktivitäten, Regularien und Steueroptimierung.
- Überwachte die Anlagen von acht Pensionsplänen mit einem Portfolio von 2,5 Mrd. €.
- Führte Performance-Analysen durch und teilte die Ergebnisse mit den Länder-Investmentmanagern und den Treuhändern der Fonds.
- Führte Due-Diligence, quantitative und qualitative Analysen für die Auswahl von Fonds und Managern durch.
- Erstellte anlagebezogene Studien für das Management und die Treuhänder.
- Führte Benchmarking der Performance und Allokation von Pensionsfonds durch.
- Unterstützte bei Abstimmung, Überprüfung und Kommunikation der Fonds-Performance.
Dez. 2014 - Mai 2015
6 MonatenParis, Frankreich
Aktienstratege
Société Générale Private Banking
- Unterstützte Strategen bei Anlageempfehlungen, der Erstellung makroökonomischer Szenarien und der Beobachtung der Aktienmärkte.
- Entwickelte ein neues Tool zur Abbildung des realen chinesischen Wirtschaftswachstums.
- Verbessert und weiterentwickelt Bewertungsinstrumente für Aktien (Risikoprämie, Shiller-KGV).
- Führte Ad-hoc-Wirtschaftsanalysen für Kunden und Portfoliomanager durch.
Sept. 2013 - Nov. 2014
1 Jahr 3 MonatenParis, Frankreich
Analyst für operationelles Risiko
Natixis Global Asset Management
- Unterstützte Risikomanager bei der Überwachung und Quantifizierung operationeller Risiken für über dreißig Vermögensverwaltungsgesellschaften.
- Entwarf und dokumentierte eine Methode zur Quantifizierung operationeller Risiken (Advanced Approach) mit R.
- Führte jährliche Risikomessungen und Stresstests für regulatorische Zwecke durch.
- Entwickelte operationelle Risikokarten für fünf neue Private-Equity-Firmen.
- Automatisierte Prozesse zur Quantifizierung von Risiken.
Zusammenfassung
Senior Data Scientist mit über 10 Jahren Erfahrung in der Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-, Advanced-Analytics- und KI-gesteuerten Lösungen.
Versiert in Python, PySpark, SQL, SAS und R, mit umfangreicher Erfahrung in Azure Databricks für großskalige Datenverarbeitung und Azure DevOps für agile Projektdurchführung und Versionskontrolle.
Erfahren im Deep Learning (TensorFlow) und in der Entwicklung generativer KI (Databricks), mit praktischer Expertise in GPT-Modellen, Retrieval-Augmented Generation (RAG), LangChain, dem Hugging-Face-Ökosystem und OpenAI-APIs.
Leidenschaftlich darin, Machine Learning und Generative AI einzusetzen, um skalierbare, wertorientierte Lösungen zu schaffen, die die Unternehmensleistung und Entscheidungsfindung verbessern.
Fähigkeiten
- Python
- R
- Sas
- Sql
- Pyspark
- Vba
- Databricks
- Azure Devops
- Ensemble-algorithmen – Bagging (Random Forest)
- Ensemble-algorithmen – Boosting (Adaboost, Gradientboosting, Xgboost)
- Vscode
- Git
- Python (Numpy, Pandas, Scikit-learn, Pytorch, Tensorflow, Nltk)
- Generative Ki
- Rag
- Gpt
- Hugging Face
- Ki-agenten
Sprachen
Arabisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherFranzösisch
VerhandlungssicherAusbildung
Okt. 2012 - Juni 2014
Paris Dauphine & Pantheon Assas University
Master Statistik und Finanzingenieurwesen · Statistik und Finanzingenieurwesen · Paris, Frankreich
Okt. 2008 - Juni 2012
Juristische Fakultät, Universität Algier
Bachelor in Rechtswissenschaften · Rechtswissenschaften · Algerien
Okt. 2007 - Juni 2012
Nationale Schule für Statistik und Angewandte Wirtschaftswissenschaften
Ingenieur für Angewandte Statistik · Angewandte Statistik · Algerien
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