Data Analyst

A intégré la DSI en tant que Data Analyst pour accompagner les équipes métiers (DRH, Paie, Facturation, Direction Commerciale) dans l'exploitation et la transformation de leurs données.

• A assuré le recueil des besoins métiers et défini les KPI pertinents pour chaque domaine fonctionnel.
• A rédigé les spécifications fonctionnelles et les cahiers des charges data des projets.
• A conçu et développé des pipelines ETL avec Azure Data Factory, SQL et Snowflake pour collecter, nettoyer et transformer les données de multiples sources.
• A mené des analyses exploratoires avec SQL et Python (Pandas) pour identifier les tendances, anomalies et opportunités métier.
• A développé des modèles prédictifs (XGBoost, Régression linéaire) avec Scikit-learn pour prévoir les indicateurs métier critiques.
• A conçu des dashboards Power BI automatisés et interactifs pour le suivi de la performance et l'aide à la décision stratégique.
• A utilisé DAX pour enrichir les modèles de données et optimiser les calculs dans Power BI.
• A collaboré étroitement avec les responsables métiers pour affiner les reportings et garantir l'adéquation aux besoins opérationnels.

A accompagné la Direction Commerciale en tant que Data Analyst en alternance pour transformer et moderniser les outils de pilotage et de reporting des responsables grands comptes.

• A collecté et documenté les besoins métiers auprès des équipes commerciales et des responsables grands comptes.
• A préparé et transformé des données multi-sources (IBM DB2, Essbase, Snowflake) avec Alteryx, SQL et Power Query pour assurer la qualité et la cohérence.
• A migré les reportings Excel vers Power BI et conçu des dashboards DAX pour automatiser le suivi des KPI commerciaux et réduire les traitements manuels.
• A développé un outil VBA d'affectation automatique des agences aux clients, réduisant le traitement de plusieurs jours à quelques minutes.
• A optimisé les performances des requêtes SQL et des transformations Alteryx pour améliorer les temps de rafraîchissement.
• A formé les utilisateurs métiers à l'utilisation des nouveaux dashboards Power BI et assuré le support post-déploiement.

A mené un stage Big Data au sein du Groupe RATP pour mettre en place un pipeline automatisé de suivi des incidents du métro ligne 4.

• A extrait les données du Data Lake interne via PySpark et Scala pour construire une source unique et structurée.
• A traité et enrichi les données avec Python (Pandas) pour standardiser les formats et intégrer des métadonnées contextuelles.
• A alimenté un entrepôt de données PostgreSQL connecté à DataMIST pour centraliser et historiser les incidents.
• A conçu des dashboards Power BI pour visualiser les incidents par type de panne, station et niveau de criticité, facilitant l'analyse root cause.
• A documenté l'architecture du pipeline et les procédures de maintenance pour assurer la pérennité de la solution.
• A démontré l'impact de l'automatisation sur le reporting et la réactivité des équipes maintenance.