Data Analyst / Engineer

Intégration de la chaîne data du Groupe La Poste pour industrialiser l'exploitation des données de performance opérationnelle et fiabiliser les indicateurs qualité.

• Conception et déploiement de pipelines de données ETL/ELT sous Dataiku DSS pour l'ingestion et la transformation de données industrielles à grande échelle.
• Développement de solutions de traitement capable de gérer plus de 60 millions de lignes par semaine (170 colonnes) avec Python, PySpark et Spark SQL.
• Pilotage de la préparation, du nettoyage et de l'enrichissement des données depuis le Data Lake pour exposer des données fiables aux utilisateurs métiers.
• Mise en place de frameworks de Data Quality et de règles de validation standardisées garantissant la fiabilité des indicateurs de performance.
• Automatisation des workflows via Dataiku Scenarios et création de solutions de reporting automatisées avec Power BI.
• Encadrement de la collaboration avec les équipes métiers et la DSI pour faire évoluer les solutions data.
• Réduction significative des tâches manuelles grâce à l'automatisation des traitements et du reporting.

Participation à l'équipe data d'un MVNO d'Orange pour mener une segmentation valeur des clients basée sur l'analyse comportementale.

• Conception et implémentation de modèles de clustering (K-means, DBSCAN) avec scikit-learn pour identifier les segments clients.
• Conduite d'une analyse RFM complète pour le scoring client et la segmentation valeur.
• Visualisation des résultats et livraison des insights via Power BI aux équipes métiers.

Développement d'outils d'analyse et de visualisation pour le secteur santé au sein de SBIM (Société Bilingue d'Informatique Médicale) en partenariat avec l'APHP.

• Conception d'outils de visualisation de données de santé sur RStudio.
• Automatisation de la génération de forest plots pour l'analyse statistique des essais cliniques.
• Rédaction d'une documentation technique complète avec RMarkdown facilitant la maintenance et la transmission des solutions.