Data Engineer

Intégration de l'équipe de données pour concevoir et maintenir des pipelines de données à grande échelle dans un contexte cloud Azure.

• Conception, développement et maintenance de pipelines ETL/ELT à grande échelle avec Azure Data Factory, Microsoft Fabric et Databricks, intégrant des données Meta issues de l'écosystème analytique Tableau.
• Développement de traitements et workflows de transformation de données avec Databricks, Python et SQL, pour préparer, optimiser et exploiter de larges volumes de données multi-sources.
• Exploitation de Microsoft Fabric pour l'intégration, la transformation et la mise à disposition de données, en assurant la qualité, la fiabilité et la cohérence des données à travers les différentes couches analytiques.
• Traitement et exploitation de données complexes et sensibles, avec un fort accent sur la qualité, la fiabilité et la conformité des données.
• Conception de modèles sémantiques (Common Data Models – CDM), garantissant la cohérence des indicateurs, la réutilisabilité des données et l'autonomie des équipes BI.
• Conception de tableaux de bord Power BI pour le suivi des KPIs et le support à la prise de décision.
• Conception et entraînement d'un modèle de machine learning pour la prédiction du NPS (Net Promoter Score), incluant la préparation des données, le feature engineering et l'évaluation des performances.
• Automatisation des processus de contrôle qualité, nettoyage et validation des données, renforçant la robustesse des pipelines et réduisant les interventions manuelles.
• Application des principes de data governance, de sécurité et de gestion des accès sur des données sensibles.

Stage de fin d'études chez ENEDIS pour améliorer l'efficacité des processus d'évaluation des risques et d'audit.

• Développement et automatisation de tests d'audit data-driven, améliorant la précision, la fiabilité et l'efficacité des processus d'évaluation des risques, avec une réduction des délais de traitement de 30%.
• Application de techniques de process mining pour analyser les processus métiers, identifier les inefficacités, goulots d'étranglement et axes d'optimisation.
• Extraction, nettoyage, transformation et analyse de données issues de sources multiples, avec production de rapports analytiques réguliers à destination de la direction.
• Conception de tableaux de bord assurant le suivi de l'avancement des projets et le pilotage des activités d'audit.

Contribution à l'analyse de données pour évaluer la performance opérationnelle et énergétique au sein du Groupe OCP.

• Analyse de données issues de réseaux électriques à l'aide de Power BI et Excel afin d'évaluer la performance opérationnelle et la consommation énergétique.
• Contribution à l'identification de leviers d'optimisation et de scénarios de redimensionnement du réseau pour améliorer l'efficacité globale.
• Collaboration avec les équipes financières pour l'analyse des coûts, l'évaluation des impacts économiques et la projection des revenus liés aux évolutions du réseau.