Aïcha T.-KI & Machine Learning Data Scientist Finanzen · Risiko · Predictive Analytics Python · SQL · SAS · Remote
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Erfahrungen
Datenanalyst
Groupama
- Analysiere geschäftliche Datensätze und bereite verlässliche Daten für quantitative Analysen und datengestützte Entscheidungen auf.
- Nutze SQL, SAS und Python, um Daten zu extrahieren, zu bereinigen, umzuwandeln und zu validieren.
- Führe statistische und analytische Prüfungen durch, erkenne Anomalien und untersuche Abweichungen, die Berichte und Analysen beeinträchtigen.
- Automatisiere wiederkehrende Datenverarbeitungs- und Berichtsabläufe, um Zuverlässigkeit und Effizienz zu verbessern.
- Arbeite mit Versicherungs- und Finanzdaten, bei denen Genauigkeit, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit entscheidend sind.
Datenmanagement / Datenanalyst
Orange Cameroon
- Analysierte KYC/KYA-Daten und wirkte an Anwendungsfällen für Scoring und Betrugserkennung mit.
- Nutzte Python für die Datenverarbeitung, Analyse und modellbezogene Aufgaben.
- Wirkte an der Analyse von Scoring-Modellen für Orange-Money-Daten mit.
- Bereitete Datensätze für Analyse- und Entscheidungsprozesse auf, validierte und kontrollierte sie.
Datenqualität / Business Analyst
Citron
- Analysiere und bereite Datensätze für Anwendungsfälle in den Bereichen Performance, Preisgestaltung und Verbrauch auf.
- Nutze Python, SQL, Pandas und Power Query für die Datenbereinigung, -umwandlung und explorative Analyse.
- Erkenne Anomalien, Trends und relevante Variablen für analytische und prädiktive Anwendungsfälle.
- Erstelle Dashboards und KPIs, um Analyseergebnisse auszuwerten und die Performance zu überwachen.
- Wende strukturierte Verfahren zur Datenqualität an, um die Zuverlässigkeit analytischer Ergebnisse zu verbessern.
Data Scientist
Port Autonome de Douala
- Wirkte in einer Cloud-Umgebung an Data-Science- und Datenverarbeitungsprojekten mit.
- Bereitete Datensätze für Analyse- und Machine-Learning-Abläufe auf, bereinigte und transformierte sie.
- Nutze Azure Data Factory, Databricks, Spark und Azure Data Lake, um zuverlässige Datenpipelines aufzubauen.
- Unterstützte die Datenanalyse und das Pipeline-Design für statistische Verarbeitung und Machine Learning.
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bank- und Finanzwesen, Versicherung und Telekommunikation.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Business Intelligence.
Zusammenfassung
Data Scientist / KI-Fachkraft mit einem Master's Degree in Data Science & Artificial Intelligence und praktischer Erfahrung in Datenanalyse, Machine Learning, Scoring, Datenqualität und Automatisierung. Fundierte Kenntnisse in Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL und SAS sowie praktische Erfahrung mit Klassifikation, NLP, Predictive Modeling und Model Evaluation. Erfahren in der Aufbereitung von Datensätzen, Feature Engineering, dem Training und der Bewertung von Modellen, der Interpretation von Ergebnissen und der Erkennung von Daten- oder Modellanomalien. Besonders interessiert an KI-Training, Model Evaluation, LLM Evaluation und technischem Denken, mit Anwendungen in den Bereichen Finanzen, Risiko und Performance-Analyse.
Fähigkeiten
Programmierung & Tools
- Python
- Pandas
- Numpy
- Scikit-Learn
- Sql
- Sas
- Jupyter
- Matplotlib
- Seaborn
Daten & Cloud
- Power Bi
- Excel
- Power Query
- Azure
- Data Factory
- Databricks
- Data Lake
- Etl
- Spark
Ml- & Ki-Kompetenzen
Machine Learning
- Klassifikation
- Regression
- Scoring
- Feature Engineering
- Model Evaluation
- Klassenungleichgewicht
- Fehleranalyse
Ki & Nlp
- Nlp
- Tf-Idf
- Textklassifikation
- Vorverarbeitung
- Analyse Von Modellausgaben
Finanzen & Risiko
- Scoring
- Kpi-Berichterstattung
- DatenqualitäT
- Anomalieerkennung
- Kyc/Kya
- Betrugsanalyse
Schwerpunkte
- Ki-Training
- Llm Evaluation
- Code Evaluation
- Technisches Denken
Sprachen
Ausbildung
IA School / Groupe GEMA
Master's Degree · Data Science & Artificial Intelligence · Frankreich
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Aïcha ist in Paris, Frankreich ansässig.
Aïcha spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Französisch (Verhandlungssicher).
Aïcha hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Aïcha in mindestens 2 verschiedenen Rollen und für 2 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 2 Monate. Beachten Sie, dass Aïcha möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Aïcha gut geeignet für Rollen wie: Datenanalyst, Datenmanagement / Datenanalyst, Datenqualität / Business Analyst.
Die neueste Position von Aïcha ist Datenanalyst bei Groupama.
In den letzten Jahren hat Aïcha für Groupama und Orange Cameroon gearbeitet.
Aïcha hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bank- und Finanzwesen, Versicherung und Telekommunikation.
Aïcha hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Business Intelligence.
Aïcha hat einen Master in Data Science & Artificial Intelligence von IA School / Groupe GEMA.
Die Verfügbarkeit von Aïcha muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 13 Nov 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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