Data Scientist | Business Intelligence & Cloud

Intégration de l'équipe data d'une compagnie d'assurances pour moderniser la détection des fraudes et optimiser les stratégies marketing.

• Développement et déploiement d'un modèle de détection de fraude basé sur des méthodes d'ensemble (Random Forest, XGBoost) sur Databricks, entraînant une hausse de 20 % par mois des fraudes détectées.
• Conception et mise en œuvre d'un tableau de bord Power BI calculant les taux de transformation des devis et analysant les données démographiques.
• Création d'une base de données optimisée, nettoyage des données, et développement des indicateurs clés (KPI) avec historisation des tables.
• Construction d'un rapport prédictif estimant la probabilité de participation des courtiers aux événements marketing, réduisant les coûts marketing de 60 %.
• Automatisation et production de reportings mensuels sur les comptes de résultat pour les grands comptes assureurs en Python, réduisant le temps manuel et améliorant la régularité des livrables.

Intégration de l'équipe data d'un groupe retail international pour assurer la cohérence des données entre environnements SAP mondiaux et fiabiliser les pipelines de données.

• Conception et maintenance de rapports de réconciliation de données entre les environnements SAP S/4HANA en France et en Chine via des tableaux de bord Looker Studio alimentés par BigQuery et connectés à un serveur AWS.
• Pilotage de la migration de données et assurance de l'interfaçage avec les systèmes clients pour garantir la qualité et la conformité des données.
• Suivi des flux de données sur la plateforme MuleSoft Anypoint et requêtage des bases PostgreSQL à partir des logs pour identifier et résoudre les erreurs de pipeline.
• Mise en place d'un système de comptage de trafic en magasin en définissant les règles métiers via des requêtes API Postman, améliorant le suivi de la performance retail.

Développement d'une solution d'analyse RSE pour le département mode d'une maison de luxe, mesurant l'impact environnemental et éco-responsable des produits de maroquinerie.

• Développement d'une interface d'analyse RSE complète sur Power BI avec création de tables relationnelles et automatisation des traitements de données.
• Définition de 12 indicateurs clés mesurant la performance éco-responsable des produits de maroquinerie.
• Préparation et analyse des données sous Python en appliquant des modèles de régression et de classification pour imputer les valeurs manquantes et améliorer la qualité analytique.
• Automatisation des collectes de données via Excel et Power Automate pour construire des reportings RSE visualisant les indicateurs environnementaux.

Optimisation de l'infrastructure analytique d'une maison de luxe en renforçant l'autonomie des équipes métier dans l'analyse de données.

• Mise à jour et optimisation de la base de données Power BI via Power Query en enrichissant les mesures et colonnes DAX.
• Création de nouveaux tableaux de bord pour supporter l'analyse décisionnelle.
• Réalisation d'analyses de segmentation, de tests statistiques et de tests A/B en SQL et Python pour soutenir les décisions marketing.
• Implémentation de cubes OLAP via Tabular Editor et formation des collaborateurs à l'analyse en libre-service, renforçant leur autonomie analytique.

Conception et déploiement de pipelines de données sur la plateforme cloud d'un groupe télécom pour alimenter une base analytique mondiale de performance digitale.

• Développement et déploiement de trois pipelines de données sur Google Cloud Platform (Cloud Functions, Pub/Sub) avec Node.js, automatisant l'intégration des données entre plusieurs sources.
• Extraction des données de trafic web via l'API SimilarWeb pour Orange et ses concurrents internationaux, enrichissant la base analytique mondiale.
• Analyse des performances des sites web et création de tableaux de bord KPI sur Looker Studio et BigQuery, couvrant 32 pays pour suivre la performance digitale.