Ingénieur Data Analyst

A rejoint l'équipe data d'une division assurance habitation pour piloter le suivi du business et l'évaluation des modèles prédictifs en production.

• A conçu et développé de bout en bout des pipelines de préparation et de transformation de données en Python avec Kedro, traitant les données métier du secteur assurantiel.
• A construit des jeux de données avec PySpark et SQL, définissant les segments d'analyse pour le suivi des affaires.
• A défini les KPI métier et développé des tableaux de bord Databricks pour le suivi des affaires nouvelles, des prix compétiteurs et de la New Business Value.
• A développé des pipelines d'évaluation et de validation de modèles de régression et de classification, intégrant les métriques métier, les tests statistiques, l'A/B testing et le shadow mode.
• A mis en place le monitoring complet des modèles : détection d'anomalies et analyse des dérives (feature, target, concept, prediction, performance drift).
• A développé un tableau de bord centralisé comparant 20 modèles en développement et en production, adopté par toute l'équipe Multirisques Habitation.

A conçu un pipeline complet d'ingestion et de traitement automatisé de flux vidéo thermiques haute résolution pour la détection et le suivi d'objets en environnement industriel.

• A conçu une architecture complète d'ingestion, d'inférence haute résolution (SAHI) et de traitement automatisé de flux vidéo thermiques.
• A constitué et annoté manuellement un jeu de 1 000 images thermiques avec Roboflow pour l'entraînement du modèle de détection.
• A réalisé le fine-tuning et l'optimisation des hyperparamètres d'un modèle YOLOv8, atteignant 90 % de précision, 93 % de recall et 94 % de mAP@50.
• A développé un algorithme de suivi (tracking) personnalisé pour suivre les objets détectés au fil du temps.
• A implémenté l'extraction automatisée des segments vidéo pertinents selon les critères métier.
• A déployé une application Streamlit interactive pour la visualisation des détections et l'analyse automatisée de l'activité en temps réel.

A intégré l'équipe data d'une filiale d'assurance-vie pour piloter l'activité commerciale et l'épargne via la construction de pipelines ETL et de tableaux de bord décisionnels.

• A conçu et développé des pipelines ETL dans Dataiku sur des données Snowflake traitant plus de 2 milliards d'enregistrements.
• A modélisé un schéma BI en étoile (table de faits et dimensions) et optimisé les performances de restitution pour l'analyse décisionnelle.
• A mené l'analyse des entrées, sorties et stocks des contrats d'assurance-vie pour le pilotage opérationnel de l'activité, avec définition et suivi de KPI.
• A assuré le contrôle qualité des données en amont de la restitution, garantissant la fiabilité des indicateurs.
• A développé des tableaux de bord Power BI complets couvrant l'encours, les flux, le chiffre d'affaires et la collecte.
• A automatisé la diffusion quotidienne des tableaux de bord en PDF par email via Power Automate, renforçant l'accessibilité des indicateurs auprès des métiers.