Expertise en Data Science avec une thèse de doctorat axée sur les algorithmes de Machine Learning. -Compétences approfondies dans le choix et l'adaptation d'algorithmes de Machine Learning en fonction des besoins spécifiques du secteur d'activité. -Expérience significative dans l'industrialisation de projets de Data Science, avec une expertise dans le développement et le déploiement de packages en production. -Engagement soutenu envers l'excellence, illustré par une approche méthodique dans la conception, l'implémentation et l'optimisation réussies de solutions innovantes en Data Science.
Optimisation des campagnes publicitaires en RTB (Real Time Bidding) grâce au traitement de vastes ensembles de données.
Collaborer étroitement avec les experts métier pour identifier et automatiser les défis opérationnels via des modèles.
Développer une solution de "Retargeting Algorithmique" alimentée par le Machine Learning : anticiper les intentions d'achat des visiteurs précédents pour maximiser l'efficacité des campagnes de ciblage.
Concevoir une stratégie de "Prospection de nouveaux internautes" basée sur le Machine Learning : établir un score de conversion pour chaque emplacement publicitaire selon le type de campagne, le secteur d'activité et le budget.
Mettre en œuvre une stratégie d'Optimisation du funnel: élaborer de nouveaux segments de funnel de conversion par une analyse descriptive sémantique
Outils :
Mllib, ML de Spark (Régression Logistique, Arbre de Décision, Random Forest, PCA, ...) PySpark, scikit-learn (DBScan, Kmeans, ...) Google Cloud Platform, plateforme Appnexus.