Junior Data Analyst

A intégré la direction informatique d'une régie foncière publique afin de soutenir l'optimisation des processus métier et la gouvernance des données.

• A développé des tableaux de bord opérationnels consolidant les informations stratégiques en temps réel.
• A extrait et analysé des données métier volumineuses à partir de sources hétérogènes.
• A suivi et analysé les indicateurs de performance clés (KPIs) pour l'aide à la décision.
• A automatisé la génération de rapports récurrents destinés à la direction.
• A soutenu l'optimisation des processus métier et l'exploitation du système ERP.
• A produit des analyses data-driven pour améliorer la performance opérationnelle.

A rejoint l'équipe contrôle qualité d'une filiale du groupe China Petroleum afin de soutenir la fiabilité et la conformité des processus de production.

• A collecté et nettoyé les données de contrôle qualité issues des lignes de fabrication.
• A analysé les KPIs de production pour identifier les écarts et les dérives.
• A identifié les tendances et anomalies dans les données de production.
• A créé des rapports analytiques synthétisant les performances qualité.
• A soutenu l'amélioration continue des processus par l'analyse de données.

A contribué au développement de solutions de business intelligence et d'analyse de données pour une plateforme commerciale.

• A développé des tableaux de bord interactifs pour le suivi des performances métier.
• A construit des outils de reporting automatisé alimentant les décisions managériales.
• A analysé les données de ventes et d'inventaire pour identifier les opportunités d'optimisation.
• A conçu des rapports de performance métier consolidant les indicateurs clés.
• A amélioré la qualité et la précision des données rapportées.

A développé un système de reconnaissance d'émotions basé sur le deep learning dans le cadre d'un projet de fin d'études.

• A conçu une architecture de réseau de neurones convolutifs pour la détection d'émotions à partir d'images.
• A collecté et prétraité des datasets d'images pour l'entraînement du modèle.
• A entraîné et optimisé les modèles deep learning selon les critères de performance.
• A évalué les performances du modèle à l'aide de métriques standards en intelligence artificielle.
• A implémenté une solution de détection intelligente d'émotions fonctionnelle.