Data Scientist

Intégration dans une startup innovante pour moderniser le pilotage métier via l'automatisation des traitements data et la création de solutions d'analyse.

• Automatisation des reportings KPI et dashboards Power BI pour réduire les traitements manuels et accélérer le pilotage métier.
• Analyse de données, suivi de métriques et identification d'écarts pour fiabiliser les alertes, indicateurs et décisions R&D/produit.
• Documentation de l'ensemble des traitements et comparaison des versions de modèles pour assurer la traçabilité.
• Restitution des résultats à des interlocuteurs techniques et non techniques en structurant les insights de manière pédagogue.

Participation à la conception et au développement d'une plateforme data end-to-end pour la détection d'anomalies et l'analyse de mobilité via des données capteurs.

• Construction du cycle complet data : collecte, nettoyage, feature engineering, préparation des datasets, modélisation et évaluation.
• Développement de modèles de machine learning et deep learning sur données capteurs et séries temporelles pour la détection de chute et l'analyse de mobilité.
• Création de dashboards de suivi pour visualiser et analyser les résultats des modèles.
• Transformation des besoins métier en solutions data exploitables en dialogue constant avec les équipes.

Contribution à l'infrastructure data cloud d'une startup et conduite d'analyses exploratoires sur des données capteurs pour la détection d'anomalies.

• Structuration de données capteurs en environnement AWS (S3, Timestream, Lambda) pour assurer la scalabilité et la fiabilité du système.
• Analyse de mobilité utilisant PCA, clustering et Isolation Forest pour détecter des anomalies, tendances et cas d'intérêt.
• Documentation des processus de traitement et préparation des données pour les étapes suivantes de la chaîne analytique.

Conduite d'une étude NLP complète pour analyser les commentaires clients et générer des insights exploitables sur l'image de marque et la satisfaction.

• Analyse NLP de commentaires clients pour mesurer les sentiments, identifier les tendances et détecter les signaux liés à l'image de marque.
• Développement d'une API REST pour restituer les résultats de manière programmatique et faciliter l'intégration aux systèmes existants.
• Stockage des analyses dans une base de données NoSQL et création de dashboards pour rendre les insights rapidement exploitables par les équipes métier.