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Dinol NgokaDN

Dinol Ngoka

Data Scientist Senior | Fraude, scoring, churn, IA

$720/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Dinol

Data Scientist spécialisé dans les sujets de fraude, churn, scoring et automatisation data, avec plus de 5 ans d’expérience en banque, assurance et télécom.


J’aide les équipes risque, audit, marketing et performance à exploiter leurs données pour résoudre des problématiques concrètes à fort impact métier.

J’interviens sur des sujets de détection de fraude, scoring, churn, segmentation client, audit analytics et automatisation de contrôles en Python et SQL.


J’interviens sur toute la chaîne de valeur : cadrage, préparation des données, modélisation, industrialisation et restitution.

Exemples de réalisations :

- réduction d’un taux de fraude de 35 % à 2,8 %
- développement de modèles de churn et de segmentation client
- automatisation de contrôles data pour des missions d’audit
- création d’un moteur de recherche documentaire basé sur l’IA

J’interviens dans des environnements exigeants avec un fort niveau d’attente sur la fiabilité, la traçabilité et l’impact business.
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Conversational

Can work on-site
Paris (up to 50km)

Experience

  • BRED Banque Populaire
    Data Scientist - Inspection Générale
    BANKING AND INSURANCE
    June 2025 - Today (1 year)
    Joinville-le-Pont, France
    Support data aux missions d’audit interne et d’Inspection Générale, avec des enjeux forts de fiabilité, traçabilité, automatisation et efficacité opérationnelle.

    Réalisations :

    - préparation des données, contrôles, tests et analyses ciblées pour les missions d’audit
    - conception de tests data automatisés pour détecter anomalies, incohérences et signaux faibles
    - mise en place de pipelines data robustes et reproductibles
    - automatisation de processus récurrents de collecte, nettoyage, contrôle et restitution
    - développement d’un moteur de recherche documentaire basé sur l’IA pour exploiter rapports, procédures et historiques d’audit
    - contribution à l’efficacité des inspecteurs et à la capitalisation des connaissances

    Stack :
    Python, SQL, NLP, IA générative, automatisation, data quality, audit analytics
    IA générative Programmation Python Audit SQL Automatisation
  • Free Mobile
    Data Scientist
    TELECOMMUNICATIONS
    January 2023 - May 2025 (2 years and 4 months)
    Montpellier, France
    Intervention sur des sujets stratégiques de fraude, churn et pilotage de la performance dans un environnement data à grande échelle.

    Réalisations :

    - conception et déploiement de modèles de détection de fraude sur la location de téléphones
    - réduction du taux de fraude de 35 % à 2,8 %
    - développement de modèles prédictifs de churn pour alimenter des stratégies de rétention ciblées
    - mise en œuvre de segmentations avancées pour améliorer la connaissance client et l’efficacité marketing
    - création de dashboards interactifs pour le suivi des KPIs et l’aide à la décision
    - création, maintien et évolution de produits data et IA industrialisés

    Environnement technique :
    Python, SQL, MLflow, Airflow, ClickHouse, MySQL, MongoDB, Tableau, Streamlit, Grafana
    Data integration (ETL, ELT and data warehousing) Data science SQL Programmation Python Fraud detection
  • Harmonie Mutuelle
    Data Scientist
    BANKING AND INSURANCE
    March 2020 - December 2022 (2 years and 9 months)
    Laxou, France
    Premier Data Scientist de l’équipe au sein d’un pôle Statistiques / R&D, avec pour objectif d’introduire les approches data science dans les pratiques existantes.

    Réalisations :

    - structuration et diffusion des méthodes de data science dans les travaux statistiques et R&D
    - développement de modèles de segmentation client pour améliorer la compréhension des comportements
    - construction de modèles prédictifs pour anticiper le churn
    - calcul et exploitation de la valeur client pour orienter les stratégies de rétention et d’offre
    - accompagnement des équipes métier dans l’appropriation d’une approche data-driven
    - création de tableaux de bord décisionnels pour le pilotage de la performance

    Environnement technique :
    Python, R, SQL, SAS, PySpark, Power BI
    SQL Data science SAS Enterprise Guide Connaissance client Pyhton

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Education

  • Master Mathématiques Appliquées, Statistiques
    Université de Montpellier
    2019
  • Master Management des Systèmes d'Informations
    IAE de Montpellier
    2019

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