Data Analyst – PMO

Intégration de l'équipe pour assurer le pilotage budgétaire et l'analyse de données pour Airbus en environnement Agile SAFe.

• Reprise en main d'un fichier de pilotage budgétaire complexe sous Google Sheets comportant environ 50 onglets.
• Consolidation de données multi-sources issues de Jira, de fichiers financiers et du prévisionnel pour produire des vues croisant coûts et activités par équipe, PI et Business Requirement.
• Construction de formules d'allocation de coûts par équipe et de conversion Story Points ↔ coût.
• Rédaction de la documentation fonctionnelle du fichier comprenant l'architecture, le principe de calcul et le guide des onglets pour le transfert de connaissance client.
• Développement de dashboards Qlik Sense en gérant tout le cycle de vie du projet, du sourcing des données jusqu'à la mise en production.
• Construction de modèles de données scalables avec les équipes métier.
• Création de scripts Google Apps Script pour automatiser la collecte, le nettoyage et la mise à jour régulière des données.
• Gestion de l'environnement Skywise et conception de workflows ETL pour automatiser l'ingestion, la transformation et le chargement des données via Contour, SQL Preview, Code Workbook (Python, PySpark) et Ontology Explorer.
• Mise en place de contrôles qualité garantissant la fiabilité des pipelines de données.

Exercice en tant que Quality Data Analyst et Conformance Manager pour Airbus afin de suivre et d'améliorer la performance qualité.

• Pilotage des Flashs Qualité SA/XWB et réalisation de l'extraction et l'analyse des données NC/QLB/TLB via SAP et Skywise.
• Construction et diffusion des KPI Qualité paintshop.
• Pilotage des Events, SARI et NC pour analyser les non-conformités pour les programmes A320, A330 et A350.
• Développement et déploiement de processus data-driven pour suivre et améliorer la performance qualité dans le secteur aéronautique en s'appuyant sur la plateforme Skywise.
• Préparation, nettoyage et analyse des données opérationnelles afin de suivre les défauts de peinture selon plusieurs dimensions et d'évaluer l'impact des actions correctives à l'aide de diagrammes de Pareto.
• Construction et maintenance de pipelines ETL automatisés en Python et PySpark pour l'extraction, la transformation et le chargement de données issues de Skywise et de bases de données relationnelles.
• Alimentation de tableaux de bord dynamiques sur Looker Studio offrant des KPIs qualité consolidés pour soutenir la prise de décision opérationnelle.
• Amélioration de la traçabilité et de l'accessibilité des données, facilitant la collaboration entre les équipes qualité, production et engineering, contribuant à une réduction mesurable des coûts de non-conformité.

Conduite du projet de fin d'études axé sur l'automatisation du recrutement.

• Développement d'un système automatisé de filtrage et de classification de CV utilisant des techniques de Deep Learning et de NLP.
• Conception d'un système pour analyser le contenu des CV, extraire les informations clés et les catégoriser selon des critères prédéfinis.
• Exploitation d'algorithmes de Deep Learning associés à Python, Power Automate, l'analyse de données, le prétraitement des données et Power BI pour créer un système de recommandation de CV efficace.
• Amélioration de l'efficacité du processus de recrutement et de la sélection des candidats.