Ingénieur Data & Consultant BI

Intégration d'une structure de consulting data intervenant auprès de plusieurs clients simultanément sur des périmètres multi-domaines, avec une mission de conception et d'exploitation de plateformes data complexes.

• Développement de pipelines d'ingestion depuis des sources hétérogènes (ERP, bases SQL, APIs, fichiers plats) via Data Factory, Dataflows Gen2, Notebooks et SSIS.
• Modélisation de Lakehouses et Warehouses sous Architecture Medallion (Bronze / Silver / Gold), en garantissant la qualité, la traçabilité et les standards de développement.
• Pilotage de la modernisation d'une architecture analytique incluant la migration SSAS vers Warehouse Fabric (Groupe Schertz) avec orchestration PySpark et gestion complète du cycle de vie des données.
• Conception de modèles sémantiques Power BI optimisés (Star Schema / Snowflake Schema) pour la performance DAX et le chargement incrémental.
• Optimisation de procédures stockées T-SQL (indexation, réécriture), réduisant le temps de traitement de 3h à 15 minutes sur deux processus critiques.
• Définition des bonnes pratiques techniques et encadrement de l'équipe dans leur mise en application.
• Participation aux COPIL/COPROJ et pilotage des délivrables en environnement Agile.

Intégration d'une équipe de conseil et développement BI intervenant auprès de clients industriels pour la transformation de leurs processus décisionnels.

• Analyse des besoins technico-fonctionnels des clients et définition des architectures appropriées.
• Développement d'applications Qlik end-to-end : ingestion de données, modélisation et conception de tableaux de bord décisionnels et KPI métiers.
• Développement de rapports financiers complexes (comptes de résultats) sous Qlik, en mettant en place des scripts de calcul avancés pour l'analyse et le pilotage financier.
• Assurance de l'administration de la console Qlik et la gestion des utilisateurs.
• Formation et accompagnement des utilisateurs métiers dans l'adoption des solutions BI.

Intégration de l'équipe data d'une organisation pharmaceutique majeure pour soutenir le pilotage opérationnel et l'analyse de la production.

• Analyse et modélisation des données de production, création de tableaux de bord Power BI pour le pilotage de la performance.
• Développement d'un projet de Data Mining pour la prédiction des arrêts machines (Python / sklearn), incluant l'extraction et la modélisation des logs SQL Server.
• Pilotage du déploiement et de la validation de nouvelles versions applicatives MES, en rédigeant les plans et rapports de tests via HPALM.
• Assurance du support applicatif MES niveau 3, gestion des processus ITIL et des incidents via ServiceNow.

Conception et développement d'un système décisionnel complet pour la prédiction de la qualité panifiable du blé dans un contexte de recherche agronomique.

• Conception et développement du pipeline ETL/ELT : collecte multi-sources, préparation et transformation des données sous Python.
• Construction d'une ontologie métier et élaboration des dictionnaires de données pour la structuration et la représentation de la connaissance (OWL, RDF, SPARQL, Luxid).
• Développement d'un classifieur probabiliste utilisant les réseaux bayésiens (pyAgrum) et des modèles de classification (Decision Tree, sklearn).
• Réalisation de la classification, du clustering et de la mise en place d'aides à la décision sur données agronomiques.
• Développement d'une interface Python (Tkinter) pour la conversion et la migration de fichiers vers la plateforme collaborative.

Intégration d'une structure intervenant dans le secteur énergétique pour l'exploitation et l'analyse des données de facturation et la prédiction des coûts.

• Extraction et préparation des données issues de factures énergétiques via Python.
• Réalisation d'analyses exploratoires et conception de tableaux de bord Power BI pour le pilotage énergétique.
• Développement de modèles ML pour la prédiction des prix de l'énergie.