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Notions
Expériences
- Groupe IRISData Analyst Power BIRESSOURCES HUMAINESdécembre 2018 - août 2025 (6 ans et 8 mois)Contexte :Dans le cadre du programme OneVision, mise en place d’une plateforme de pilotage RH unique pour centraliser le suivi des effectifs, turnover, absentéisme, recrutement, formation et engagement.Activités :• • Migration d'un ancien système RH vers un ERP moderne Sage people.• • Nettoyage et traitement de données de migration avant leur intégration dans l'ERP (via Python)• • Extraction de données RH issues de l'ERP (via SQL) et autres sources Excel/CSV.• • Transformation et chargement de données dans Power BI.• • Conception d'un modèle de données RH en schéma étoile.• • Utilisation avancée de DAX pour créer des mesures complexes.• • Construction de tableau de bord Power BI interactif, incluant filtres dynamiques et KPIs stratégiques pour la DRH et les managers opérationnels.• • Mise en place de la sécurité dynamique (RLS – Row Level Security) pour gérer les droits d'accès aux données.• • Mise en place d'un process de refresh automatisé.• • Suivi et analyse des indicateurs clés.• • Collaboration étroite avec les équipes RH et la DRH : ateliers de cadrage, formations de 30 utilisateurs, support, présentation des résultats auprès du Comité de Direction.• • Rédaction de documentation technique et fonctionnelleRésultats clés :• • Réduction du temps de production des reportings RH (de 35 h à 2 h par mois).• • Outil utilisé comme référence pour le pilotage RH et stratégique du groupeEnvironnement technique:Power BI desktop, Power BI service, Power Query, Dataflows, DAX, RLS statiques et dynamiques, OLS, Pipelines de déploiement, Mobile layout, SQL, Python, (Scikit-learn, Pandas), ERP Sage X3, Github (pipelines CI/CD), Microsoft office (Excel et PowerPoint).
- LOCEANData ScientistRÉSEAUX SOCIAUXfévrier 2018 - septembre 2018 (7 mois)Paris, FranceContexte :Participation à un projet de modélisation prédictive du climat à partir de séries temporelles océanographiques et atmosphériques (température de surface, pression…).Activités :• Préparation, nettoyage et transformation des données climatiques à grande échelle issues de bases scientifiques volumineuses (proxy et modèle couplé océan-atmosphère).• Application de techniques de deep learning, régression linéaire multiple et d’algorithmesde clustering (k-means) pour identifier des schémas climatiques récurrents.• Visualisation des résultats sous Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn, Basemap) pourinterpréter les corrélations et les résultats.• Contribution à la rédaction de rapports de recherche et présentation des résultats enréunion d’équipe.Environnement technique:Deep learning, régression linéaire multiple, clustering (k-means),Scikit-learn, TensorFlow, Keras, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Basemap, Microsoft office Excel, Microsoft office Word, Microsoft office PowerPoint.
- CAARIngénieure SIseptembre 2015 - septembre 2017 (2 ans)Contexte :Développement d’un système d’information de gestion des immobilisations pour une compagnie d’assurance, afin de digitaliser et automatiser le suivi du patrimoine de l’entreprise.Activités :• Conception et mise en œuvre du cycle de vie des immobilisations : acquisition, affectation,transfert, réparation et réforme.• Automatisation des inventaires : réduction du délai de réalisation de 3 mois à 15 jours.• Mise en place du calcul automatisé des amortissements.• Suivi et traçabilité du patrimoine à travers l’historique complet des mouvements de biens.• Conception de rapports statistiques interactifs : acquisitions, biens en location, biens enréparation, biens réformés ou cédés.• Mise en place d’un accès en temps réel aux données des différentes unités pour accélérer laprise de décision.Environnement technique :UML, MVC, Yii2 Framework, Eclipse, PHP, Apache, Oracle Database
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Formations
- Master 2Université Paris Saclay2018Master 2
- Diplôme d'Ingénieur en InformatiqueÉcole Supérieure d'Informatique2015Diplôme d'Ingénieur en Informatique