Data Analyst / Data Engineer

Intégration de l'équipe Fraude Santé d'AXA France pour le développement et la mise en production d'outils data destinés à renforcer la détection et l'analyse des fraudes santé.

• Collaboration avec les équipes métier afin de traduire les besoins fonctionnels en solutions analytiques et data.
• Conception de pipelines ETL sur Azure Databricks et développement de traitements PySpark pour automatiser l'analyse des données de règlements et remboursements santé.
• Développement d'une application Power Apps intégrant des fonctionnalités OCR pour l'extraction automatisée des données issues des factures et documents médicaux.
• Développement de dashboards Power BI centralisant les indicateurs de fraude et le suivi opérationnel des investigations.

Développement d'outils d'analyse et d'aide à la décision pour la transformation digitale au sein de l'équipe Grands Comptes de Linkcity Bouygues Construction.

• Conception de tableaux de bord Power BI afin de centraliser et visualiser les données relatives aux investisseurs et d'améliorer le pilotage de l'activité.
• Développement de processus ETL exploitant des API et Snowflake pour automatiser la collecte, l'intégration et la préparation des données.
• Automatisation de l'extraction, du nettoyage et du traitement de données géographiques à l'aide de scripts Python.
• Contribution à la fiabilisation et à l'automatisation des flux de données destinés aux équipes métier.

Développement d'un système automatisé d'extraction et d'analyse de données à partir de plus de 1 000 offres de stage et d'emploi chez RDI-INOBI.

• Mise en œuvre de techniques de Natural Language Processing (NLP) avec Python, spaCy et PyTesseract pour extraire et structurer des informations issues de documents texte et image.
• Conception d'un pipeline de traitement permettant l'identification des compétences, technologies et profils recherchés.
• Développement d'un tableau de bord Power BI pour visualiser les résultats des analyses et faciliter l'identification des profils les plus pertinents.