Data Analyst

Intégration d'une équipe data pour piloter la performance opérationnelle via des solutions IA conversationnelles et des tableaux de bord analytiques.

• Conception et déploiement de tableaux de bord Power BI pour le pilotage de la performance opérationnelle (KPI, taux de résolution, SLA).
• Rédaction de spécifications fonctionnelles détaillées (cas d'usage, règles métier, critères d'acceptance) et analyse métier des besoins.
• Développement de scripts Python et SQL pour l'extraction, la transformation et l'analyse de données alimentant les rapports de suivi et d'aide à la décision.
• Configuration d'agents IA conversationnels (NLP/NLU), améliorant le taux de résolution automatique de 35%.
• Tests fonctionnels et recette des workflows IA, rédaction des PV de recette et suivi des anomalies.
• Mise en place du versioning et de la traçabilité des livrables via GitHub selon une méthodologie Agile/SCRUM.

Intégration d'une équipe spécialisée dans l'intégration bancaire pour garantir la qualité et l'intégrité des données critiques du système d'information bancaire.

• Conception de tableaux de bord Power BI pour le suivi de l'intégrité et de la qualité des données bancaires.
• Développement de scripts Python/Django (ETL) assurant le nettoyage, la transformation et la validation des données, réduisant les erreurs d'import de 30%.
• Analyses et génération de rapports sur les données Temenos T24 (COB), création des tables métier critiques.
• Optimisation des pipelines de données (Celery, RabbitMQ), réduisant la latence de traitement de 18%.
• Administration d'un Data Store structuré (Oracle Database), garantissant la qualité et la traçabilité des données.

Projet personnel de computer vision pour développer une solution de détection de plaques d'immatriculation.

• Constitution et annotation d'un dataset de 13 000+ images via web scraping pour l'entraînement du modèle.
• Conception d'un modèle CNN atteignant 95%+ de précision en conditions réelles.
• Intégration d'une solution OCR au pipeline de traitement.
• Déploiement de la solution via Flask et Docker.