Data Scientist | Data Analyst | Consultant Data Polyvalent

Accompagnement de SIPLEC sur des enjeux data stratégiques liés à la performance des stations-services, la détection de fraude et l'optimisation des processus métiers, en intervenant de bout en bout de la conception des architectures data à l'industrialisation de solutions analytiques et IA dans un environnement cloud (GCP).

• Conception et mise en place d'architectures data sur GCP pour le traitement et l'exploitation de données à grande échelle (BigQuery, Python).
• Modélisation et structuration des données (data warehouse / data marts) pour le pilotage des activités métiers.
• Développement et orchestration de pipelines data automatisés (ETL/ELT), garantissant la fiabilité et la scalabilité des traitements.
• Conception de solutions de monitoring en temps réel (SAP) avec visualisation et alerting, améliorant la disponibilité des systèmes.
• Déploiement de dashboards décisionnels pour le suivi de la performance des stations-services et des KPIs stratégiques.
• Pilotage de la migration et rationalisation de la stack BI (Qlik Sense → Looker Studio) avec amélioration de l'accessibilité et de la gouvernance.
• Mise en place de solutions data-driven pour la détection de fraude, l'identification des ruptures produits et l'optimisation commerciale (cartes carburant).
• Automatisation de processus métiers critiques (gestion des comptes utilisateurs, workflows data), réduisant les coûts opérationnels.
• Réalisation d'analyses avancées et benchmarks concurrentiels pour orienter la stratégie pricing et positionnement marché.
• Développement d'un pipeline de modèles de Machine Learning pour la prédiction des volumes de ventes, des commandes et du nombre de clients par station, entraînés sur des séries temporelles et données transactionnelles (Scikit-learn, Python, BigQuery).
• Conception d'un modèle d'aide à la décision permettant de cibler et proposer automatiquement des travaux d'efficacité énergétique selon les profils et éligibilité.
• Développement d'un modèle prédictif des prix de l'électricité en marché spot pour des magasins, intégré dans un pipeline de pilotage des coûts énergétiques et d'optimisation des décisions d'achat.
• Industrialisation des modèles ML dans des pipelines automatisés sur GCP (Cloud Run, BigQuery ML), avec monitoring des performances et redéploiement continu.
• Collaboration étroite avec les équipes métiers et IT en traduisant les besoins en solutions techniques.

Intervention auprès d'étudiants de Master 2 en Intelligence Artificielle sur des problématiques de Business Intelligence, modélisation et valorisation de la donnée.

• Animation de formations en BI et data visualisation (Power BI), avec une approche orientée architecture des données et structuration des indicateurs.
• Transmission de bonnes pratiques en modélisation (data models, structuration des données) et en conception de couches de restitution.
• Encadrement d'étudiants sur des projets data de bout en bout, de la donnée brute à la restitution décisionnelle.
• Contribution à la montée en compétence et à la diffusion d'une culture data.

Intervention sur des problématiques de finance quantitative dans le cadre de la conception d'une solution de trading algorithmique.

• Formalisation de modèles mathématiques et financiers pour la conception d'algorithmes de trading.
• Développement d'un algorithme de trading en Python, intégrant des logiques analytiques avancées.
• Analyse et structuration de données financières pour alimenter les modèles décisionnels.
• Création d'un guide exhaustif sur les fondamentaux de la finance quantitative (formules mathématiques, bibliothèques Python).

Création et développement d'une plateforme e-learning spécialisée en mathématiques et informatique.

• Conception et mise en place d'une plateforme digitale avec logique produit et structuration des contenus.
• Définition de la stratégie et pilotage de l'activité globale (business, organisation, acquisition).
• Développement de contenus pédagogiques techniques (mathématiques, informatique).

Transmission de concepts mathématiques et informatiques à différents niveaux scolaires.

• Adaptation des approches pédagogiques selon les profils et objectifs des apprenants.

Réalisation d'analyses mathématiques et de tests numériques d'une méthode de simulation d'écoulements diphasiques.

• Menée d'analyses mathématiques approfondies sur la méthode proposée.
• Effectuation de tests numériques pour valider la simulation d'écoulements diphasiques.