Salvatore M.

• Modèles conçus et mis en œuvre à l'aide de données télématiques provenant de véhicules assurés
• Développer un modèle d'apprentissage en profondeur pour marquer les clients en fonction de leur comportement de conduite en utilisant un FCN (Fully Convolutional Network)
• Développé un modèle de détection de crash en utilisant un réseau LSTM pour identifier les plantages du véhicule
• Développé plusieurs paquets Python (par exemple, les utilitaires PyTorch pour les données de la série temporelle)
• Construit une pile MLOps incorporant le suivi d'expériences, le versioning de modèles, le service de modèles et la surveillance

• Développé un modèle d'apprentissage en profondeur en temps réel pour détecter les accidents de voiture à l'aide de données télématiques
• Développement d'un modèle de notation client basé sur le comportement de conduite à l'aide de la bibliothèque LightGBM
• Construire un modèle de prévision du trafic pour estimer la diminution du nombre de réclamations dues aux verrous COVID-19
• Développement d'un modèle d'apprentissage de renforcement pour identifier les clients à contacter afin de maximiser le taux de conversion des campagnes de marketing.

• Élaboré un algorithme de tarification dynamique pour optimiser le compromis entre le taux de conversion et la rentabilité prévue conformément aux objectifs de l’entreprise.
• Développé des modèles de conversion et d'assemblage en utilisant des algorithmes Random Forest et Gradient Boosting.
• Des modèles développés qui sous-tendent l'évaluation des primes techniques.
• Contribution au développement des tarifs.
• Développer des modèles de régression pour prédire les prix des concurrents.

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Development of a Continuous Time Markov Chain Model for the evaluation of the Premium Technical Provisions according to the EU directive Solvency II. The model estimates:

• Expected duration of the policies.
• Expected future premiums.
• Expected refunds given by the lapsed policies.