Data Analytics Engineer

Intégration de l'équipe data du groupe Renault pour concevoir et automatiser les pipelines de migration des données réglementaires.

• Conception et automatisation de pipelines ETL avec Airflow et Python pour migrer les données réglementaires.
• Standardisation et transformation des données dans GCP (GCS, BigQuery) afin d'améliorer leur qualité et leur exploitabilité.
• Création de dashboards Power BI pour analyser les données et répondre aux besoins des équipes métiers.
• Suivi des développements, versioning et gestion des tâches via GitLab et Jira.

Rejointe du Delivery Center ALTEN pour concevoir et développer des pipelines ELT au service de Bouygues Telecom, en environnement cloud GCP.

• Conception et développement de pipelines ELT avec Python et Cloud Composer (Airflow) pour auditer et contrôler la qualité des données.
• Intégration, traitement et supervision des flux de données dans un environnement cloud basé sur GCP (BigQuery).
• Création de dashboards Power BI pour le suivi des KPIs métiers et la détection d'anomalies.
• Rédaction de requêtes SQL pour analyser, contrôler et valider les données au service des équipes métiers, avec gestion du code sous GitLab.

Conception et développement d'un système d'assistance intelligent basé sur l'IA générative pour automatiser le support aux visiteurs.

• Conception d'un système RAG pour automatiser l'assistance aux visiteurs à partir des documents internes.
• Construction d'une base documentaire et développement d'un moteur de recherche hybride combinant embeddings et BM25.
• Développement d'une API FastAPI et d'un pipeline d'ingestion, déployés sous Docker.
• Mise en œuvre de techniques avancées : Python, LLM, FAISS, Sentence-Transformers avec gestion du code sous GitHub.

Collecte, traitement et analyse des données énergétiques d'une centrale pour optimiser la compréhension des comportements de consommation.

• Collecte et traitement de données énergétiques issues de capteurs IoT via APIs, Kafka et Spark.
• Analyse des données pour comprendre les comportements de consommation et détecter les anomalies.
• Définition de KPIs et création de dashboards Power BI en lien avec les équipes métiers.
• Préparation et transformation des données avec Python (Pandas) et SQL, avec gestion du code et versioning sous GitHub.