Analyste Business Intelligence et Data Engineer

Intégration de l'équipe data d'une plateforme télécom pour concevoir et déployer une solution prédictive de churn client selon la méthodologie CRISP-DM.

• Conception et mise en place d'un pipeline de données complet avec SQL Server (SSMS) et SSIS intégrant un chargement incrémental.
• Réalisation d'une analyse exploratoire approfondie des données de fidélisation client.
• Développement et entraînement de plusieurs modèles de machine learning et deep learning (XGBoost, Random Forest, LSTM) avec Python, Pandas et Scikit-learn.
• Déploiement du modèle prédictif en production via une application web Flask pour des prédictions en temps réel.
• Conception et développement de dashboards Power BI pour le suivi des KPIs de fidélisation et de satisfaction client.

Gestion du parcours client et analyse des besoins métier au sein d'une structure de services financiers.

• Analyse des besoins métier auprès des clients et parties prenantes internes.
• Suivi et optimisation des objectifs commerciaux.
• Contribution à l'amélioration continue de la qualité de service.

Participation à la conception d'une solution BI intégrant des outils d'intelligence artificielle pour le suivi des paiements.

• Développement de pipelines ETL robustes avec SSIS et SQL Server pour l'ingestion et la transformation des données de paiement.
• Conception et déploiement de dashboards Power BI pour le suivi en temps réel des paiements et des métriques commerciales.
• Implémentation de modèles de machine learning pour l'analyse prédictive et la détection de patterns dans les comportements de paiement.

Travail sur l'automatisation et la visualisation des données de suivi des formations industrielles au sein d'une entreprise manufacturière.

• Conception et développement de tableaux de bord de suivi des formations industrielles destinés au management.
• Automatisation des flux de données avec Power Query et Power Automate, réduisant le temps de traitement manuel.
• Collaboration avec les équipes IT pour assurer la qualité et l'intégrité des données sources.

Immersion dans l'environnement bancaire pour maîtriser les opérations et la conformité réglementaire.

• Gestion des opérations bancaires courantes et accueil client.
• Acquisition d'une connaissance approfondie des produits financiers et des procédures de conformité bancaire.
• Développement de la rigueur opérationnelle requise dans l'environnement réglementé du secteur bancaire.