Data Analyst | Data Engineer

Intervention en tant que Data Analyst et Data Engineer chez ONCF pour concevoir les pipelines de données et piloter la business intelligence des activités voyageurs et fret.

• A conçu et développé des pipelines ETL dédiés aux données voyageurs, intégrant les transactions de ventes et après-ventes dans le système décisionnel pour l'analyse de la performance commerciale.
• A conçu et développé des pipelines ETL dédiés aux données fret pour le pilotage de l'activité.
• A conçu et développé des cubes OLAP avec SQL Server Analysis Services (SSAS) pour le domaine voyageurs, permettant l'analyse multidimensionnelle des données et l'accélération des requêtes analytiques.
• A amélioré continuellement les processus d'archivage de la base de données transactionnelle afin de maîtriser la volumétrie et préserver les performances du système.
• A réindexé les tables de la base transactionnelle pour optimiser les temps de réponse des requêtes et des rapports.
• A piloté la migration vers SQL Server 2022, garantissant la continuité des flux de données de transport durant la transition et l'optimisation des performances post-migration.
• A conçu, développé et maintenu plus de 90 tableaux de bord Power BI pour le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) des activités voyageurs et fret.
• A développé et maintenu plus de 50 rapports SSRS alimentant le pilotage opérationnel des différentes directions métier.
• A développé une plateforme dédiée à la collecte et à l'alimentation en temps réel des données spécifiques à la période de la CAN, en support d'un tableau de bord de pilotage des KPI dédié à l'événement.
• A conçu une plateforme de saisie pour centraliser des données jusque-là statiques ou saisies manuellement et non tracées dans un système centralisé.
• A automatisé les rapports s'appuyant sur ces nouvelles données centralisées, réduisant la dépendance aux traitements manuels.
• A participé à la migration des données fret vers la nouvelle application SI Fret en collaboration avec les équipes de développement.

Stage en data science axé sur la modélisation prédictive financière et l'aide à la décision en gestion du risque crédit.

• A réalisé la modélisation prédictive du risque de remboursement anticipé (prepayment risk) sur des prêts hypothécaires à l'aide d'algorithmes de machine learning supervisé.
• A effectué la préparation et le traitement des données, la sélection de variables (feature engineering) ainsi que l'évaluation de modèles pour l'aide à la décision en gestion du risque crédit.

Projet de fin d'études réalisé dans le cadre du Master en bioinformatique et modélisation des systèmes complexes.

• A développé un modèle mathématique pour la prédiction de l'âge optimal de vaccination contre le virus H9N2.
• A rédigé le mémoire de Master en bioinformatique et modélisation des systèmes complexes appliqués à la santé.