Senior Data Analyst

Pilotage du développement end-to-end de tableaux de bord diagnostiques et de flotte pour un groupe automobile majeur, coordonnant des équipes multidisciplinaires et assurant la livraison dans les délais.

• Conception et déploiement de dashboards DTC, d'ingestion et de performance automatisés via Power Query et DAX.
• Pilotage du projet Fleet Scheduling Tool intégrant SPARTE, FLOROU, Palantir et Excel pour optimiser la planification des charges et l'allocation des ressources.
• Encadrement d'initiatives de visibilité de flotte avec des dashboards prédictifs et des outils de configuration automatisés pour les opérations mondiales.
• Supervision du déploiement des outils, de l'adoption utilisateur et de la surveillance des performances pour améliorer l'efficacité opérationnelle.
• Pilotage de l'alignement diagnostic multi-systèmes (Jarvis vs. Aptiv), livrant des cadres de validation basés sur les KPI et renforçant la cohérence des données en zones EMEA et NAFTA.
• Soutien à la gestion globale de flotte pour les équipes ingénierie et vie en série, bridgeant les exigences métier et techniques.

Contribution à la création de dashboards financiers et de risque pour les clients internes, assurant une visualisation et un reporting fiables des données critiques.

• Participation à la gestion des bases de données et à la modélisation des données dans Tableau pour supporter les besoins analytiques et stratégiques.
• Assistance à la préparation des matériels des comités de projets et participation aux réunions de pilotage pour le suivi des initiatives.
• Soutien à l'émission de points flash projets (alertes, risques, impacts et suivi des actions) pour garantir l'exécution fluide des projets.

Conception et implémentation de solutions intégrées de gestion et de visualisation des données pour supporter les départements HSE et opérationnels dans un contexte de projets de construction et de gestion de contrats.

• Développement de dashboards Contractor Safety Performance et Value Creation utilisant Power BI, DigDash et PowerApps pour le département HSE.
• Conception et implémentation d'applications PowerApps Dataverse (Work Order & Value Creation) avec définition des rôles utilisateurs, workflows dynamiques et mises à jour multi-révisions basées sur les retours clients.
• Soutien à l'architecture des systèmes de données et aux pipelines de migration via Boomi (Prolog–Procore, RCT–DWHN), en assurant la qualité des données et la conformité de gouvernance.
• Collaboration avec des équipes pluridisciplinaires (HSE, QA, IT) pour aligner les conventions de nommage des projets, mettre à jour les formules de scoring et livrer des rapports validés par secteur, BU et entrepreneur.
• Participation aux tests de projets et à la validation clients (JESA–OCP), gérant les itérations de la version initiale à la version finale des solutions PowerApps.

Conception et livraison de programmes de formation complets en analyse de données, Power BI et Python, guidant les apprenants des fondamentaux aux analyses avancées.

• Conception et implémentation de modules d'apprentissage interactifs couvrant la manipulation de données (Excel, SQL, NoSQL), Power Query, la modélisation DAX et la création de dashboards dynamiques.
• Encadrement des étudiants à travers des projets réels et les préparations aux certifications Power BI, assurant l'application des compétences et des résultats mesurables.
• Conduction de sessions de bootcamp Data Science sur NLP (Python, NLTK, Spacy), les modèles de machine learning (KNN, Random Forest, SVM, Regression) et le déploiement Streamlit.
• Enseignement de la programmation Python en mettant l'accent sur la programmation orientée objet et le web scraping, en simplifiant les concepts complexes pour une résolution efficace de problèmes.
• Collaboration à la planification et coordination des projets de formation, en alignant la livraison de contenu, le suivi de la progression des apprenants et les standards de qualité.

Pilotage de projets de science des données combinant NLP et machine learning pour classifier et analyser des données textuelles multi-sources à grande échelle.

• Réalisation de la classification de données et de l'analyse de textes basée sur NLP sur des datasets multi-sources (CSV, Excel) pour catégoriser les lieux par type d'activité.
• Application de modèles de machine learning et deep learning (BERT, SVM) pour la classification d'activités et la détection de sujets.
• Menée de l'extraction d'entités et de la modélisation de sujets en utilisant des frameworks NLP (Spacy, NLTK, BERTopic, LDA) pour identifier et classer les sujets les plus discutés.
• Contribution à la livraison complète des projets, de la préparation des données au déploiement des modèles et à la présentation des insights.

Développement de solutions de traitement du langage naturel pour analyser les sentiments et détecter les thématiques dans les données textuelles non structurées, en passant par l'acquisition, le nettoyage et le déploiement de modèles.

• Développement de pipelines d'analyse de sentiments automatisés pour évaluer les opinions provenant de publications/commentaires sur les réseaux sociaux en français, incluant la collecte, le nettoyage et l'entraînement de modèles utilisant Python, scikit-learn, Docker et PostgreSQL.
• Conduction de la détection de sujets sur les annonces d'emploi, en réalisant du web scraping, l'extraction de mots-clés et la modélisation de sujets (LDA, BERTopic) avec des outils comme Python, BeautifulSoup, Selenium, Scrapy, NLTK, Word2Vec, BOW et TF-IDF.
• Contribution aux workflows de projets end-to-end, de l'acquisition de données à la livraison d'insights, soutenant la prise de décision basée sur les données.

Établissement et supervision d'un data lake d'entreprise, gestion des services et des pipelines de données d'une plateforme big data distribuée et déploiement de modèles de prévision pour anticiper l'état des services.

• Établissement et supervision du DataLake OCP, gestion des services Cloudera/Hadoop et des pipelines de données.
• Application de modèles de prévision ARIMA pour prévoir l'état des services de la plateforme en fonction des données d'utilisation historiques.
• Développement de visualisations de données dans Tableau pour suivre les performances du système et fournir des insights actionnables.