Senior Data Analyst

Consultant freelance au sein d'une équipe data chez Orange pour moderniser la restitution et l'analyse des données.

• Description et optimisation du schéma d'extraction des informations sources.
• Mise en place des traitements de visualisation des données avec Power BI, en utilisant DAX avancé et Power Query (langage M).
• Intégration d'agents IA pour mettre en œuvre des stratégies d'évaluation des données.
• Élaboration des rapports d'analyse détaillés pour faciliter la prise de décision stratégique.
• Maintenance de l'environnement de production.
• Rédaction de documentation technique complète sur les méthodes d'analyse utilisées et l'interprétation des résultats.

Consultant freelance chez KION GROUP pour concevoir et déployer une solution de reporting et d'analyse destinée au service RH.

• Conception d'une solution globale basée sur l'outil ICM Varicent, dédiée à la gestion RH du groupe.
• Analyse des flux de données client avec ICM Varicent (visualisation, création de rapports web, requêtes SQL, création et maintenance de tables).
• Élaboration des maquettes d'interface web adaptées aux besoins des utilisateurs.
• Pilotage du projet conjointement avec les équipes allemandes et américaines pour coordonner les besoins techniques.
• Coordination avec les équipes SAP pour synchroniser les workflows et assurer la qualité des données.
• Veille technologique active en analyse de données et enjeux métiers.
• Analyse des besoins data des clients en cohérence avec leurs objectifs métier.
• Respect des règles RGPD dans tous les traitements.

Mission de consulting data visant à optimiser les stratégies commerciales e-commerce par l'analyse prédictive.

• Collecte et nettoyage des données brutes en utilisant Dataiku.
• Comparaison et entraînement de plusieurs modèles de machine learning pour l'optimisation des ventes.
• Exécution de requêtes SQL complexes et administration des bases de données cibles.
• Production de dashboards Power BI et BigQuery pour la visualisation des données.
• Exploitation des résultats en modèles de prédiction pour cibler les produits à mettre en avant par période.
• Réalisation d'études comparatives entre différentes sources de données pour valider leur cohérence et pertinence.

Intégration au support technique chez Chanel pour assurer la disponibilité et l'optimisation des outils métier critiques, notamment la plateforme de paiement CEGID.

• Analyse et résolution des bugs et anomalies rencontrés par les utilisateurs de CEGID (gestionnaire de paiement, gestion de stock, création de boutiques).
• Développement d'une expertise complète sur CEGID couvrant la plateforme de paiement, la gestion de stock et la gestion des boutiques pour la zone Europe.
• Formation des nouveaux utilisateurs à l'utilisation de CEGID Y2 pour l'ensemble de la zone Europe.
• Support technique sur une dizaine d'applications critiques utilisées en interne.
• Support CEGID en urgence en soirée et weekends pour assurer la continuité de service.
• Correction des anomalies identifiées dans le système de gestion ServiceNow.
• Collecte des données RFID (scans d'étiquettes) et résolution des problèmes signalés par les utilisateurs.
• Gestion des communications d'urgence et des déploiements de mises à jour pour une dizaine d'applications.
• Conception et présentation des KPI et reportings Power BI sur les statistiques RFID.
• Élaboration de rapports financiers mensuels destinés à la direction.

Mission chez IBM France pour concevoir une solution de commissionnement des courtiers destinée à AXA, basée sur l'outil ICM Varicent.

• Conception d'une solution complète dédiée au commissionnement des courtiers avec ICM Varicent.
• Analyse et nettoyage des flux de données client (visualisation, création de rapports web, requêtes SQL, création et maintenance de tables).
• Élaboration des maquettes d'interface web personnalisées pour les utilisateurs.
• Mise en œuvre des rapports web interactifs intégrés dans la solution.
• Intégration des fichiers de données sources à l'aide d'ICM Varicent.
• Correction des anomalies identifiées dans Jira (système de gestion Atlassian).
• Maintenance et assistance de l'environnement de production en cas d'anomalies.

Mission chez IBM France pour concevoir une plateforme de reporting RH personnalisée pour REXEL, permettant aux utilisateurs d'accéder à des données et d'effectuer des opérations selon leur profil.

• Conception d'une solution complète de rapports web personnalisés avec ICM Varicent, présentant des données RH paramétrées par profil utilisateur.
• Analyse et structuration des flux de données client (visualisation, création de rapports web, requêtes SQL, création et maintenance de tables).
• Élaboration des maquettes d'interface web adaptées aux besoins métier.
• Correction des anomalies du système de gestion Jira (Atlassian).
• Data engineering sur la partie SPSS.
• Analyse et traitement des données e-commerce avec Python, SPSS, PySpark et MySQL pour optimiser les ventes de produits spécifiques.

Pilotage d'un PoC pour RENAULT visant à prédire les rappels de véhicules via une analyse des anomalies pièces, utilisant des modèles de machine learning avancés.

• Menée d'études de PoC sur la maintenance prédictive des véhicules.
• Mise en place d'un modèle de prédiction des rappels véhicules.
• Analyse des données détaillées : correction des incohérences, nettoyage et optimisation de la table contenant l'ensemble des informations des pièces (pompes, cylindres, etc.) associées à chaque identifiant véhicule.
• Comparaison de différents modèles de machine learning (k-means, réseaux de neurones, arbres de décision) pour identifier le meilleur prédicteur de la colonne cible « retours ».
• Sélection et validation du modèle optimal pour la prédiction des retours véhicules.

Pilotage d'un PoC collectif pour BNP visant à prédire la probabilité qu'un client demande un emprunt, basé sur l'analyse de données clients massives.

• Menée d'études de PoC en groupe pour prédire l'intérêt client à contracter un prêt.
• Analyse de la table de données contenant plus de 100 000 lignes représentant les informations clients (nationalité, nombre de prêts effectués, etc.) et leurs intérêts vis-à-vis d'un emprunt substantiel.
• Entraînement de modèles de machine learning pour classer et prédire la colonne cible « intérêt » (acceptation ou refus du client d'un prêt).
• Évaluation de la performance des modèles pour identifier le plus prédictif.

Intervention chez RICHEMONT (secteur de la joaillerie et horlogerie) pour concevoir un modèle prédictif d'identification des pannes à partir des données de retours clients.

• Assemblage et harmonisation de 12 tables fournies par le client (jointures, élimination des colonnes non pertinentes, nettoyage), cette phase représentant 70% du projet.
• Nettoyage et préparation d'une table finale polymorphe pour l'analyse prédictive.
• Modélisation de la table finale pour permettre aux watchmakers de détecter la localisation des pannes en analysant les retours historiques.
• Comparaison de plusieurs modèles de machine learning pour identifier le plus performant.

Projet de fin d'études en tant que data scientist au sein d'une start-up spécialisée en big data, impliquant la classification automatique de produits e-commerce et la conception d'entrepôts de données.

• Collecte, nettoyage et préparation des données brutes en utilisant Dataiku.
• Analyse des données e-commerce (tous types de produits) pour classer automatiquement les produits par groupe (alimentaires, nettoyants, etc.).
• Entraînement et comparaison de plusieurs modèles de classification (k-means, Self-Organizing Maps).
• Utilisation de PySpark pour optimiser le traitement des données à grande échelle.
• Participation à la conception et la réalisation d'un entrepôt de données dans le cadre d'un projet big data Hadoop.
• Validation de la performance comparative des modèles de classification.