Ingénieur Data

Intégration chez Efficy Brussels en tant qu'ingénieur data afin de réaliser des projets autour des pipelines ETL, de la migration de données CRM et de la préparation de données pour l'analyse.

• A contribué à la migration des données CRM vers AWS S3 et à la mise en place d'un Lakehouse Databricks évolutif avec Delta Lake.
• A mis en place de pipelines d'ingestion pour charger les données brutes dans les tables Delta des couches Bronze et Silver, stockées au format Parquet.
• A développé des transformations ETL avec PySpark entre les couches Bronze et Silver afin de nettoyer, contrôler et standardiser les données.
• A conçu des tables analytiques dans la couche Gold, adaptées au reporting et à l'exploitation par les équipes métier.
• A garanti la qualité et la cohérence des données grâce à des règles de validation et de standardisation tout au long du pipeline.
• A travaillé au sein d'une équipe Agile Scrum, en collaboration sur les tâches d'ingénierie des données organisées en sprints.

Réalisation d'une mission freelance pour JoyDash axée sur la business intelligence, l'ingénierie des données et le machine learning.

• A créé des pipelines ETL avec Talend pour intégrer, nettoyer et transformer des données brutes dans un entrepôt de données PostgreSQL, en assurant leur qualité pour les analyses et les modèles de machine learning.
• A réalisé une analyse exploratoire des données et créé des variables pour préparer les jeux de données à la modélisation prédictive avec Python et R.
• A développé et évalué des modèles prédictifs de machine learning pour analyser les tendances métier et appuyer les décisions opérationnelles.
• A conçu des tableaux de bord Power BI interactifs pour présenter les KPI, les résultats des modèles et les analyses aux équipes métier.

Rejooint Valeo en tant qu'alternant business analyst pour se consacrer au suivi des indicateurs de production et à la visualisation des données.

• A conçu et développé des tableaux de bord interactifs avec Looker Studio pour suivre les principaux KPI de production, notamment les coûts des rebuts, la consommation de matières et l'efficacité de la main-d'œuvre.
• A automatisé la collecte des données et de la production de rapports dans Google Sheets, afin d'améliorer la fiabilité et la disponibilité des indicateurs de performance opérationnelle.
• A analysé les données de production pour repérer les tendances et les points d'inefficacité, et aider les équipes d'ingénierie et de production à prendre des décisions fondées sur les données.
• A collaboré avec les équipes d'ingénierie et de production pour traduire leurs besoins en tableaux de bord et rapports clairs.