À propos de Louis
Analytics Engineer / Senior Data Analyst avec plus de 5 ans d’expérience, spécialisé dans la construction, la structuration et la fiabilisation de pipelines de données pour des usages analytiques et produit.
J’interviens sur l’ensemble de la chaîne data : ingestion multi-sources (API, événements, fichiers, bases existantes), transformation et modélisation des données (dbt), orchestration des traitements (Airflow, Spark), jusqu’à la création de tables analytiques exploitables en production par les équipes Produit et Métier.
Mon travail se concentre sur la qualité et la maintenabilité des données : définition claire et partagée des métriques, traçabilité des sources, documentation et contrôles de cohérence. L’objectif est de garantir que les indicateurs utilisés soient fiables, compréhensibles et correctement interprétés.
J’accompagne également les équipes Produit et Business sur des sujets analytics : suivi des KPIs, mise en place et analyse de tests A/B, analyses comportementales et création de dashboards.
Mon parcours m’a permis d’intervenir dans des environnements data à différents niveaux de maturité, allant de la structuration de stacks émergentes (startup, secteur public) à l’optimisation de plateformes data établies (grands groupes). Je fais le lien entre contraintes techniques et besoins fonctionnels, en collaboration étroite avec les équipes Produit, Tech et Data Platform.
Stack principale : SQL, Python, dbt, Airflow, Spark/PySpark
Cloud & Infrastructure : AWS (Athena, S3, Glue), GCP (BigQuery, Cloud Functions), Terraform
Visualisation : Tableau, Metabase, Quicksight
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Bilingue ou natif
Portugais
Capacité professionnelle limitée
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km), Tours (jusqu’à 20 km)
Expériences
- KoletAnalytics EngineerTÉLÉCOMMUNICATIONSfévrier 2026 - Aujourd'hui (4 mois)Paris, FranceStart-up eSIM B2B2C (connectivité voyageurs) – Mission freelanceMission de transition sur une stack data en production (BigQuery / dbt / Metabase), suite au départ du builder historique. Rôle centré sur le run, la fiabilisation de la couche analytique et la préparation de la reprise par le nouveau Head of Data.Intervention sur les modèles critiques utilisés par les équipes Finance, Operations, BizDev et CRM.DATA MODELING & ARCHITECTURE- Maintenance et évolution des modèles dbt sur les périmètres revenus, coûts réseau, consommation data et marge- Refactoring vers une architecture plus robuste (staging, intermediate, marts) : clarification des grains, clés stables, réduction des joins fragiles- Harmonisation de sources hétérogènes : paiements, revenus B2C/B2B, coûts réseau, données partenaires, eSIM- Optimisation des performances et des coûts BigQuery (modèles incrémentaux, partitionnement)- Développement de macros dbt pour factoriser les logiques récurrentes- Documentation des modèles, règles métier et indicateurs financiersDATA QUALITY & RELIABILITY- Mise en place de tests dbt et contrôles de cohérence sur les modèles critiques- Implémentation de snapshots et suivi de la fraîcheur des sources (monitoring & alerting via GitHub Actions)- Réconciliations financières : revenus internes vs exports de paiement, coûts internes vs factures fournisseurs, analyse des écartsBI & REPORTING- Création et maintenance de dashboards Metabase pour le pilotage opérationnel et financierStack : SQL, dbt, BigQuery, Airbyte, GitHub Actions, Metabase, Git
- Le Bon CoinSenior Data Analyst / Product Analyst - Verticale Real EstateE-COMMERCEjuin 2025 - janvier 2026 (7 mois)Paris, FranceMission freelance en tant que Senior Data Analyst orienté produit sur la verticale Real Estate du groupe leboncoin, en support analytique des équipes Produit et Tech.Intervention sur plusieurs feature teams stratégiques (Maps, Rental, Buyer/Seller), couvrant l’ensemble des parcours immobiliers, avec pour objectif de piloter la performance produit, fiabiliser la lecture des KPIs et accompagner la prise de décision.ANALYTICS & PRODUCT
- Définition et fiabilisation des KPIs produit : structuration des besoins métiers, documentation des définitions, identification des biais et limites
- Mise en place et analyse de tests A/B avec Spotify Confidence : cadrage, création des métriques d’expérimentation, analyse des résultats
- Analyses comportementales des parcours utilisateurs et support à la prise de décision produit
- Référent data sur les plans de marquage (Piano Analytics) : validation des specs, contrôle qualité des événements
- Conception et maintenance de dashboards Tableau en production
DATA ENGINEERING- Création et modélisation de tables analytiques en production (fact tables, métriques agrégées pour les tests A/B)
- Développement de DAGs Airflow avec jobs Spark pour l’alimentation des dashboards et des expérimentations
- Coordination avec l'équipe Data Platform Engineering pour l’enrichissement des sources analytiques (définition et validation des spécifications)
Stack : Python, SQL, Spark, AWS Athena, Airflow, Tableau, Piano Analytics, Spotify Confidence. - Beta-GouvAnalytics Engineer | Data Analyst - Les Communs de la transition écologique des collectivitésSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSnovembre 2024 - juin 2025 (7 mois)Paris, FranceMission au sein d’un programme public visant à simplifier l’écosystème numérique de la transition écologique des collectivités, notamment via l’interopérabilité des services et l’alignement des schémas de données.Périmètre Data Engineering & Analytics
- Conception et gestion d’une base de données centralisée, intégrant des projets issus de sources hétérogènes (CSV, API, bases existantes)
- Développement d’un pipeline ELT sur mesure pour l’extraction, le chargement et la transformation des données
- Modélisation et standardisation des données avec dbt afin d’assurer cohérence, qualité et exploitabilité analytique
- Mise en place de contrôles de qualité et structuration de tables analytiques utilisées en production
- Conception de dashboards Metabase pour le pilotage et l'analyse des projets
Composante GenAI intégrée à la chaîne data- Développement d’un outil de classification automatique des projets selon deux référentiels métiers (leviers de transition écologique, compétences des collectivités), basé sur un LLM avec backend Python
- Itérations successives à partir d’un POC : prompt engineering, évaluations avec experts métiers, tests utilisateurs
- Mise en place d’un post-traitement automatisé en Python pour contrôler la qualité et la pertinence des classifications
- Déploiement d’une application en production(module React intégré à des outils collaboratifs comme Grist)
- Mise à disposition d’une API de classification unitaire et d’un traitement batch pour la catégorisation de volumes importants de projets
Cette mission a combiné construction de pipelines data, modélisation analytique, et exposition de données fiables à destination d’usages opérationnels et décisionnels dans un contexte public.Impact : plateforme data et outil de classification utilisés en production parles collectivités pour faciliter l'accès aux services numériques de la transitionécologique.
Avis
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Formations
- Diplôme d'ingénieur (Applied Mathematics, Computer and Data Science)École Centrale de Lyon2019Diplôme d'ingénieur généraliste Majeur : Mathématiques et Décisions Mineur : Business Development Major : Data Science, Applied Mathematics and Risk Engineering Minor : Business development, Entrepreneurship
- Bachelor's degree, Applied mathematicsUniversité Paris Dauphine2015Licence de Mathématiques appliquées, option Economie-Finance-Actuariat Bachelor's degree in applied mathematics Studied clases : Probability and measure theory , Optimisation , Inferential and test statistics , functional analysis, differential equations, micro-economics, derivatives and risk management, numerical analysis