Ingénieure Data & Business Analyst SI

Intégration au sein du service Excellence Opérationnelle de Sanofi afin de collaborer avec les Product Owners pour recueillir et structurer les besoins de données entre départements.

• Collaboration avec les Product Owners du service Excellence Opérationnelle pour recueillir des besoins de données cloisonnés entre départements, via des réunions individuelles organisées en amont des comités mensuels de pilotage.
• Rédaction d'un document de spécifications comparant plusieurs solutions techniques (VBA, Power BI, Python, mise en forme conditionnelle, Power Automate) pour l'évolution du fichier de suivi stratégique 3P.
• Analyse du processus de mise à jour manuelle du fichier 3P représentant jusqu'à 3 jours de travail par mois.
• Développement de KPI et de tableaux de bord de pilotage opérationnel (+QDCI) à partir de formules Excel avancées et de la plateforme iObeya.
• Objectivation de la prise de décision en comité mensuel grâce aux indicateurs mis en place.
• Coordination du partage d'informations entre équipes métiers et techniques via des points de synchronisation bilatéraux réguliers pour pallier le cloisonnement des données.

Intégration de l'équipe Advanced Process Control de STMicroelectronics pour automatiser le suivi qualité et fiabiliser le traitement des données.

• Cadrage des besoins via un cahier des charges formalisé pour automatiser une vérification quotidienne du tableau de bord qualité SPACE-eCAP.
• Conception de tableaux de bord dynamiques sur Spotfire pour la surveillance continue de la fiabilité des composants électroniques.
• Duplication des tableaux de bord pour couvrir plusieurs unités de production.
• Conception de flux ETL sur Oracle nettoyant et structurant des données brutes non exploitables en l'état.
• Utilisation de connecteurs et requêtes SQL ainsi que la création de colonnes calculées par catégorie d'anomalie.
• Développement d'un script d'envoi automatique de rapports quotidiens par courriel avec Python (Pandas) et R (sendmailR).
• Réduction du délai de détection des anomalies jusque-là identifiées manuellement.
• Réalisation d'analyses statistiques avancées (PCA, PLS) sur les procédés de contrôle qualité lors d'une mission de 3 mois sur le site de Catane en Italie.
• Collaboration en mode agile (Scrum, Kanban) avec les équipes locales.

Conduite d'un projet d'optimisation de la logistique d'une blanchisserie hospitalière en lien avec le responsable logistique.

• Recueil des besoins auprès du commanditaire (responsable logistique) et formalisation des besoins métiers autour de la logistique hospitalière (prévision, planification, maintenance).
• Nettoyage, standardisation et mise en qualité d'une base de données hospitalière hétérogène (traitement des doublons, valeurs manquantes, incohérences).
• Structuration d'un modèle de données sous SQLite posant les fondations de la brique prédictive.
• Construction de tableaux de bord Power BI pour objectiver le pilotage de l'activité.
• Rédaction des spécifications fonctionnelles et des user stories associées aux cas d'usage identifiés.

Conduite d'un projet de data science axé sur la prédiction des causes du diabète à partir de données médicales.

• Collecte et exploration d'un jeu de données médicales.
• Structuration et nettoyage des données (gestion des valeurs manquantes et des formats hétérogènes).
• Construction d'un pipeline de préparation des données comprenant le feature engineering, l'encodage et la séparation train/test.
• Entraînement et comparaison de plusieurs modèles supervisés tels que l'arbre de décision, la forêt aléatoire et le KNN.
• Identification des facteurs de risque liés au diabète.
• Restitution des résultats sous forme de recommandations exploitables par un public non technique.