Véronique Demianenko

À propos

Bientôt diplômée d'un double diplôme d'excellence (Ingénieur Civil des Mines de Saint-Étienne / Master 280 Ingénierie Statistique et Financière à Paris Dauphine), je recherche un poste en CDI de Data Scientist ou en analyse de risques. Forte de plusieurs expériences pratiques (modélisation du risque à la Société Générale, Data Engineering sur bases médicales, NLP chez Kering), je suis passionnée par l'analyse de données complexes et la conception de solutions de bout en bout. Particulièrement familière avec la modélisation statistique (séries temporelles, détection d'anomalies) et l'écosystème de l'IA Générative, j'ai à cœur de développer des modèles quantitatifs robustes pour répondre à des enjeux critiques d'évaluation des risques et d'automatisation.

Expérience

• Data Scientist (GenAI & Forecasting)
  Société Générale (IGAD Datalab) · Avril 2026 - Présent (Développement de modèles de détection d'anomalies sur séries temporelles pour l'évaluation des risques de marché, création d'architectures d'agents IA)
• Data Engineer
  Padoa · Mars 2025 - Août 2025 (Modernisation de bases de données médicales PostgreSQL, création de pipelines ETL, développement de dashboards analytiques)
• Data Scientist (NLP)
  Kering · Sept 2024 - Mars 2025 (Optimisation d'un moteur de recherche produit, prompt engineering LLM, implémentation de modèles d'embeddings)
• Data Science Researcher
  Université de León · Juin 2024 - Août 2024 (Classification de campagnes de spam, modèles BERT, clustering hiérarchique agglomératif)

Projets IA

• Natixis x Dauphine Data Challenge / Création d'un chatbot RAG d'anomalies de qualité de données / Orchestration via LangGraph, DuckDB et FAISS.
• Hackathon CND / Prédiction de pannes informatiques / Modélisation de logs de pare-feu via Random Forest.
• Assistant Personnel IA / Bot Telegram en Python / Intégration API Spotify, Google Calendar, Tavily et mémoire SQLite.