Data Scientist
A intégré une équipe de data science au sein d'un cabinet de conseil en stratégie pour transformer l'accès et l'utilisation des données à travers les fonctions marketing, opérations et finance.
- A défini des KPIs de performance couvrant le marketing, les opérations et la finance, clarifiant les attentes et améliorant l'alignement cross-équipes.
- A exécuté des requêtes SQL dans Databricks pour construire des tables et vues curées utilisées comme source pour les tableaux de bord.
- A documenté les définitions de KPIs, les sources de données, la logique métier et les workflows de reporting, améliorant la fiabilité de la transition des tableaux de bord.
- A réalisé le nettoyage des données, la validation et l'analyse exploratoire (EDA) en Python sur des datasets multi-sources, identifiant les discordances et découvrant les tendances.
- A centralisé GA4, Google Search Console et Google Ads dans un tableaux de bord Looker unifié (Website Cockpit Dashboard), standardisant les métriques de trafic, d'engagement et de SEO pour un suivi de performance cohérent sur les marchés mondiaux.
- A automatisé les pipelines de rafraîchissement des données et les couches de reporting en Power BI (Operational Dashboard), éliminant les mises à jour manuelles récurrentes et activant le monitoring en temps réel des métriques d'adoption et d'efficacité.
- A validé 400k€ d'investissement marketing via une expérimentation A/B contrôlée pour un client boisson mondial, identifiant une augmentation de ventes statistiquement significative de 12% (Sales Uplift).
- A construit un tableau de bord de performance médias de niveau exécutif (Media Health Dashboard) en Power BI suivi l'investissement, la part de marché et les KPIs de dépense concurrentielle, intégrant 10+ sources de données dans Databricks et automatisant 20% des pipelines précédemment manuels.
Environnement technique