Data Engineer | Data Analyst | Cloud & BI Specialist

Participation au projet Canopée pour mettre en place le socle de données pour le programme de décommissionnement du réseau cuivre d'Orange. ▸ Développement et adaptation de Cloud Functions Python pour automatiser les traitements métier, incluant l'extraction de données depuis BigQuery et la génération de fichiers CSV alimentant QGIS. ▸ Développement d'APIs publiées sur les services Orange permettant aux équipes métier d'extraire leurs données via une IHM dédiée. ▸ Traitement et gestion de données confidentielles hébergées sur MariaDB en environnement on-premise, en assurant la sécurité et la conformité des accès tout au long du pipeline. ▸ Mise en place d'une chaîne CI/CD et déploiement de l'infrastructure via Terraform pour des mises en production fiables et reproductibles. ▸ Ordonnancement des pipelines de données avec Airflow, permettant la planification, la supervision et le chaînage automatisé des traitements. ▸ Gestion des droits IAM pour sécuriser les accès aux ressources GCP. ▸ Implémentation de tests unitaires PyTest pour garantir la qualité des données source et la conformité des données transformées en sortie de pipeline. ▸ Développement de dashboards Looker pour faciliter le suivi des données par les équipes métier et accompagnement à la mise en production.

Soutien pour collecter et analyser les données liées aux parcours utilisateurs et formation des équipes en data, BI et tracking. ▸ Exploration, nettoyage et structuration des données issues de sources multiples (web analytics, CRM, exports CSV). ▸ Mise en place de pipelines sur Dataform pour automatiser le nettoyage et la transformation des données dans BigQuery. ▸ Segmentation des donateurs en appliquant la stratégie RFM pour affiner le ciblage des campagnes. ▸ Création des tableaux de bord Looker et formation des utilisateurs pour la prise en main de l'outil.

Création de dashboards Power BI pour le suivi des activités : technologies utilisées, nombre de sites construits et autres indicateurs opérationnels. ▸ Nettoyage et fiabilisation des données Oracle : audit qualité, correction des anomalies, documentation des règles métier. ▸ Animation d'ateliers de recueil des besoins et de validation des KPI avec les équipes métier, accompagnement à la prise en main des rapports. ▸ Proposition de solutions et de KPI pertinents adaptés aux besoins de pilotage.

Création de tableaux de bord pour gérer les budgets, estimer les ventes et prospects par campagne, et évaluer l'impact sur les franchises avec une projection à 5 ans. ▸ Nettoyage et qualification des données sources (PostgreSQL) pour garantir leur fiabilité. ▸ Utilisation de Databricks (SQL Endpoints et PySpark) pour l'analyse et l'industrialisation de certains flux de données. ▸ Proposition de KPI actionnables validés avec le management. ▸ Formation des utilisateurs à la prise en main des rapports Power BI.

Segmentation marketing des utilisateurs des réseaux autoroutiers APRR et AREA, avec coordination entre les différentes entités et livraison du projet de bout en bout. ▸ Chiffrage des besoins en ressources et en temps, coordination avec les équipes métier et suivi d'implémentation. ▸ Conception de l'architecture data incluant la modélisation des bases de données PostgreSQL et la définition des flux d'ingestion et de transformation. ▸ Développement Python pour le traitement, nettoyage et enrichissement des données de péage. ▸ Implémentation des algorithmes de segmentation via les méthodes RFM, PMG et segmentation stratégique, avec reconstruction de trajets complets à partir de règles métier. ▸ Création de tableaux de bord pour la visualisation des résultats et animation d'ateliers de validation avec les parties prenantes.

Développement d'un portail de dashboards pour le suivi de la construction des avions Airbus, dans un contexte industriel exigeant. ▸ Animation des ateliers avec le client pour la collecte des besoins et la validation des livrables. ▸ Définition de l'architecture data-management et conception des pipelines d'ingestion, traitement et contrôle qualité. ▸ Développement des visualisations avec Palantir Foundry (Python, PySpark, JavaScript). ▸ Proposition de nouveaux KPIs de suivi de production. ▸ Contribution à la qualité logicielle via la revue de code, la documentation technique et la mise en place de standards de développement en environnement Agile Scrum.

Développement d'algorithmes d'IA dans le cadre du stage de fin d'études. ▸ Récupération et analyse des data warehouses. ▸ Réalisation d'un algorithme de détection de la personnalité. ▸ Développement d'algorithmes de reconnaissance faciale, textuelle et vocale des 7 émotions.