Ingénieur Data Analyst – Business & Performance

Mission au sein du département de la performance mondiale d'Air Liquide afin d'harmoniser et de fiabiliser la collecte des indicateurs de performance industrielle internationale.

• Pilotage de la collecte globale d'indicateurs de performance clés (KPIs) industriels sur un périmètre de 50 pays.
• Garantie de la cohérence globale des données locales en assurant leur alignement avec le référentiel centralisé du Groupe.
• Mise en place de protocoles de contrôle statistique des processus (SPC) pour détecter et corriger les anomalies de données à la source.
• Accroissement de 15% de la fiabilité globale du reporting décisionnel grâce à des contrôles rigoureux de cohérence.
• Synthèse et traduction de volumes massifs de données industrielles en analyses d'impact stratégiques destinées au Top Management.
• Détection d'opportunités d'économies d'échelle et de réduction des coûts opérationnels.
• Collaboration transverse avec des départements variés, notamment les Achats, la Finance et la Production, pour aligner les processus data.

Mission au sein de l'INERIS afin de développer des solutions de modélisation mathématique et de structurer des données complexes liées aux risques thermochimiques.

• Conception et entraînement d'un modèle prédictif basé sur des données physiques et chimiques complexes, atteignant un taux de précision de 82%.
• Manipulation et traitement de données d'entrée scientifiques hétérogènes et parfois imprécises.
• Structuration et assainissement d'ensembles de données de recherche complexes totalisant plus de 850 entrées scientifiques.
• Documentation et standardisation des étapes d'ingénierie des caractéristiques pour sécuriser la qualité et la fiabilité des prévisions de risques.

Collaboration à distance pour une fintech de premier plan au Brésil afin de supporter l'évaluation opérationnelle et l'intégration post-fusion.

• Analyse et mesure de l'impact financier ainsi que des synergies opérationnelles nées de l'intégration post-fusion.
• Réalisation d'audits de processus (due diligence) sur l'ensemble de la chaîne opérationnelle.
• Identification d'opportunités d'amélioration de la productivité et proposition de scénarios d'économies d'échelle.
• Conception de supports de synthèse pour aider les décideurs à optimiser les marges et réduire les frais généraux.