Data Business Analyst & IA

Accompagnement de petites enseignes dans l'optimisation de leur performance commerciale à partir de leurs données.

• A conçu et automatisé des dashboards structurés en Power BI pour le suivi quotidien des lancements et des catégories.
• A développé des modèles DAX et créé des KPIs ad hoc adaptés aux besoins métiers.
• A piloté des projets data de bout en bout : traitement de datasets complexes via SQL/ETL et automatisation de modèles prédictifs.
• A traduit des données complexes en recommandations stratégiques pour aligner la direction et les parties prenantes transverses.
• A créé des visuels percutants pour améliorer la prise de décision des enseignes.

Intégration d'une équipe data pour structurer et valoriser les données d'achats et de consommation de licences logiciels, afin d'optimiser les coûts et les performances.

• A analysé et structuré les données d'achats et de consommation pour identifier les tendances, les anomalies et les leviers d'optimisation.
• A conçu des tableaux de bord interactifs et automatisé les reportings pour assurer un suivi en temps réel des indicateurs clés.
• A créé et optimisé des data models et datamarts, structurant les sources multi-SI.
• A détecté les anomalies d'utilisation et formulé des recommandations permettant une réduction significative des coûts et une allocation optimale des ressources.
• A développé des solutions d'automatisation et d'intelligence artificielle, incluant un système RAG, pour accélérer le traitement des données et l'analyse documentaire.
• A collaboré de manière transverse avec les équipes métiers et IT pour traduire les besoins business en solutions data à forte valeur ajoutée.
• A assuré une gouvernance des données solide et contribué à la gestion des projets data.

Travail sur l'ingénierie de données et les analyses statistiques appliquées aux séries temporelles financières.

• A nettoyé, structuré et préparé des jeux de données financiers en utilisant Python pour garantir la qualité et la fiabilité des analyses.
• A développé des modèles de statistiques et de machine learning pour l'analyse de séries temporelles financières et l'anticipation de tendances de marché.
• A conçu des visualisations via Matplotlib et Seaborn et rédigé des rapports pour présenter les résultats de recherche aux équipes académiques et techniques.