Data Analyst & Data Engineer

A intégré le département d'analyse métier d'une institution financière majeure pour soutenir la prise de décision et les besoins en reporting dans un contexte bancaire.

• A collecté et analysé les besoins métier dans un contexte financier complexe.
• A soutenu la préparation de rapports et tableaux de bord pour suivre la performance financière et les indicateurs métier.

A piloté les opérations data pour une plateforme B2B de voyage afin d'améliorer la fiabilité des données et la performance opérationnelle.

• A collecté, traité et validé des datasets B2B à grande échelle pour améliorer la fiabilité des données.
• A défini et développé des KPIs selon les dimensions clés métier (clients, partenaires, opérations).
• A conçu et automatisé des rapports hebdomadaires et mensuels pour suivre la performance, les tendances et les anomalies.
• A identifié et résolu des problèmes de mapping de données complexes entre plusieurs systèmes partenaires.
• A collaboré avec des équipes transversales pour assurer la qualité, la cohérence et l'alignement des données avec les objectifs métier.

A analysé des données d'infrastructure et de systèmes pour un cabinet conseil en migration cloud, afin d'évaluer la maturité et la faisabilité technique d'une transition vers le cloud.

• A analysé les données d'infrastructure et de systèmes pour évaluer la maturité cloud.
• A évalué les données de sécurité et de conformité (IAM, encryption, contrôles d'accès) pour identifier les risques.
• A identifié les lacunes architecturales et les dépendances affectant la faisabilité de la migration.
• A contribué à la définition de l'architecture cible et des stratégies de gouvernance basées sur une analyse data.
• A délivré des recommandations structurées et data-driven pour soutenir la prise de décision stratégique.

A rejoint le département Risk Advisory d'un cabinet de conseil majeur pour réaliser des audits data-driven de l'utilisation logicielle et améliorer la gouvernance data dans un contexte de conformité complexe.

• A réalisé des audits data-driven de l'utilisation logicielle pour des éditeurs majeurs (Oracle, IBM, SAP, Microsoft), où les incohérences data impactaient directement les évaluations de conformité.
• A collecté et consolidé des données en provenance d'environnements hétérogènes (systèmes cloud, machines virtuelles, logs), gérant des datasets incomplets ou non structurés.
• A conçu et implémenté des workflows de préparation data (SQL, Power BI, Excel) pour transformer des données brutes en formats structurés et analysables.
• A contribué à l'amélioration des pratiques de gouvernance data en standardisant les approches de préparation et validation à travers les projets.
• A construit des pipelines data structurés (SQL, Power BI, Excel) pour transformer les données brutes en datasets fiables et auditables.
• A développé des tableaux de bord pour suivre les métriques d'utilisation, les indicateurs de conformité et les enjeux de qualité data, soutenant les conclusions d'audit.
• A créé des dashboards interactifs (Power BI, Looker Studio) pour visualiser les KPIs, les tendances et les indicateurs de risque.
• A présenté les résultats analytiques aux stakeholders, traduisant les résultats techniques en insights et recommandations métier.

A participé au développement end-to-end d'une application mobile au sein d'une petite équipe de développement, couvrant architecture, base de données et intégration avec des APIs.

• A participé au développement end-to-end d'une application mobile (backend, frontend, database).
• A conçu l'architecture système en UML pour traduire les besoins métier en solutions techniques.
• A construit et optimisé une base de données relationnelle (Oracle), incluant la conception du schéma et l'optimisation de la performance.
• A contribué au développement frontend (Java Android) incluant l'interface utilisateur, la validation et l'intégration d'API.
• A appliqué les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle (Git, testing, documentation, méthodologie Agile).