Titulaire d'un Master 2 en Statistique et Économétrie, je possède une expertise en conseil au sein d'ESN et une solide expérience dans le domaine de la data. J'ai mené divers projets dans des secteurs tels que l'énergie, la banque, l'assurance et les transports, développant des compétences en analyse de données, modélisation et data science. Aujourd'hui, je souhaite recentrer ma carrière sur les métiers de la data en capitalisant sur mes expériences passées et en consolidant mes compétences grâce à une formation en Data Product Management.
Conduite de la migration de l'environnement SAS Oracle vers SAS Hadoop sur le périmètre du projet : définition de la stratégie de migration, gestion de la conversion des scripts SAS, réalisation de la recette, analyse des écarts & explication aux métiers. Optimisation des processus : Conduite des ateliers avec les équipes métiers pour réévaluer et optimiser les méthodes de calcul des données et définir des indicateurs spécifiques. Encadrement technique : Support technique de l'équipe de développeurs dans l'automatisation des processus d'inventaire des données sous SAS, en intégrant des sources de données multiples et en veillant à la mise en place de pipelines de données robustes. Gestion des flux de données : Mise en place et optimisation des pipelines de données. Gestion de projet : Élaboration des plannings de projet détaillés, suivi des coûts, des délais, et des indicateurs de performance.
Pilotage de projets en Data Science et Data Analytics pour plusieurs clients : Supervision de la maintenance et de l'évolution d'une application Data Quality pour la qualification des données réglementaires IFRS et Bâle II. Définition des règles de validation et des indicateurs de qualité des données sous SAS. Analyse, correction des anomalies et automatisation des contrôles qualité pour garantir la fiabilité des reportings financiers. Études avancées sur les clients via analyses exploratoires, segmentation (K-Means, clustering hiérarchique) et modélisation prédictive. Évaluation de l'impact des campagnes marketing à l'aide de modèles de scoring et d'attribution. Développement de tableaux de bord interactifs sous SAS Addin Excel pour optimiser les décisions stratégiques. Conception et déploiement d'un processus automatisé sous SAS pour les études de marché, réduisant le temps d'analyse. Développement de pipelines de traitement des données pour assurer le nettoyage et l'enrichissement des bases de données. Mise en place d'un système de reporting dynamique pour suivre les tendances du marché et affiner les prévisions.
Groupe ENGIE – Direction de Contrôle de Gestion : Développement d'un modèle prédictif de consommation de gaz à l'échelle du client en exploitant des données historiques et des profils de consommation. Automatisation du processus de calcul du gaz en compteur pour estimer la consommation non relevée et non facturée. Utilisation d'algorithmes de modélisation statistique pour fiabiliser le calcul du chiffre d'affaires dans le cadre de l'ouverture du marché de l'énergie. Implémentation d'un pipeline de traitement des données pour assurer une mise à jour dynamique des estimations. Groupe EDF – Domaine Connaissance Client : Analyse exploratoire et modélisation des comportements clients pour affiner les stratégies de ciblage marketing. Mise en place de modèles de segmentation client. Étude ad hoc sur l'impact du déploiement des compteurs Linky via une analyse des séries temporelles et des tendances comportementales. Développement d'un modèle de prévision de charge pour optimiser le dimensionnement des centres d'appels EDF en fonction des volumes d'interactions clients. Air France – Direction Recherche Opérationnelle : Analyse des retours clients à partir des enquêtes de satisfaction pour extraire des insights exploitables. Construction d'un référentiel de prévision du trafic en utilisant des modèles de séries temporelles (ARIMA) pour anticiper les flux passagers. Développement d'un tableau de bord interactif permettant aux équipes opérationnelles d'optimiser le dimensionnement des services au sol et à bord. Exploitation de techniques statistiques pour identifier des corrélations entre satisfaction client et facteurs opérationnels.
