Matthias Villaverde

Manager du pôle Retail au sein de l'équipe Data Intelligence

▪ Encadrement de plus de quinze profils Data Scientist / Data Analyst

▪ Accompagnement de l'équipe dans la réalisation d'études et de projets data relatifs aux clientèles Particuliers et Professionnels de la banque

▪ Analyses descriptives de la clientèle, études stratégiques, segmentation organisationnelle, modèles de recommandation et de prévention de l'attrition

Manager du pôle Data Science au sein de l'équipe Data Intelligence

▪ Management de proximité de deux profils Data Scientist / Data Analyst

▪ Refonte complète de la segmentation organisationnelle de la clientèle des Particuliers

▪ Développement d'une vingtaine de nouvelles propositions commerciales permettant de prendre en compte les nouveaux produits proposés par la banque

▪ Réalisation d'études et d'analyses spécifiques afin d'accompagner la préparation du projet de fusion des groupes Crédit du Nord et Société Générale

Data Analyst & Scientist au sein de la Direction des Études Clients

▪ Réalisation d'études ad hoc pour répondre aux besoins spécifiques des différentes entités de la banque

▪ Participation active aux grands chantiers stratégiques de transformation du Groupe

▪ Analyse de l'optimalité du réseau bancaire : géomarketing et préconisations relatives à la taille des agences

▪ Calcul et préconisations relatives à la classification de la clientèle : segmentation organisationnelle

▪ Développement de modèles de Machine Learning : scores d'appétence pour améliorer les propositions commerciales et l'efficacité des ventes

▪ Participation au développement de la plateforme Big Data (Hadoop) du Groupe Crédit du Nord : co-construction avec les équipes IT, réalisations de PoC (Proof of Concept), préconisations sur la collecte et l'utilisation de nouvelles données, choix des nouveaux outils d'analyse (utilisation de l'interface HUE, accélération et parallélisation des traitements via Spark, migration de SAS vers R et réflexion autour d’un passage d’une partie de l‘activité vers Python pour répondre à des problématiques d’industrialisation), accompagnement et formation des autres membres de l'équipe pour favoriser l’adoption de la nouvelle plateforme

▪ Développement de Data Visualization : utilisation des outils Qlik, Tableau, Power BI et DigDash, élaboration de web apps en R Shiny (cartes et tableaux interactifs)

▪ Encadrement de deux stagiaires en fin d'études issus de l'ENSAI et de l'université Paris Dauphine

▪ Supervision de projets statistiques menés par des étudiants en 2ème et 3ème année à l'ENSAI