Data Analyst / Data Scientist

Intégration de l'équipe data d'une entreprise spécialisée dans l'analyse de données et l'intelligence artificielle afin de concevoir et déployer des solutions analytiques et prédictives.

• Analyse de grands volumes de données pour produire des analyses et des indicateurs d'aide à la décision.
• Développement de requêtes SQL sous PostgreSQL pour extraire, transformer et fiabiliser les données.
• Préparation, nettoyage et structuration de datasets via des pipelines de traitement sous Python.
• Développement de modèles de détection d'anomalies atteignant 80 % de précision.
• Optimisation des pipelines de données, réduisant le temps de traitement de 30 %.
• Déploiement et supervision des solutions en production sur AWS avec Docker et Kubernetes.

Intégration de l'équipe de recherche et développement afin de développer des modèles de machine learning appliqués à l'analyse de données multispectrales forestières.

• Analyse de données multispectrales pour améliorer la classification d'espèces forestières.
• Préparation des données pour les expérimentations Machine Learning.
• Développement de modèles de classification atteignant jusqu'à 88 % de précision.
• Réalisation d'analyses statistiques pour évaluer les performances des modèles et la qualité des données.
• Optimisation des modèles par validation croisée.

Intégration de l'équipe d'analyse de données afin de réaliser des analyses statistiques et de segmentation pour mieux comprendre les comportements utilisateurs.

• Réalisation d'analyses statistiques pour identifier les comportements utilisateurs.
• Segmentation de populations grâce à des méthodes de clustering.
• Analyses exploratoires sur différents jeux de données.
• Développement de tableaux de bord de suivi des KPI facilitant la prise de décision.

Participation au projet de modernisation du système de reporting afin de faciliter le suivi et l'analyse des candidatures étudiantes.

• Développement de tableaux de bord Power BI permettant le suivi des KPI et l'analyse des candidatures étudiantes.
• Réalisation d'analyses et de visualisations de données pour faciliter le reporting.