Description

Passionnée dedata scienceet profondément animée parl'impactdes recommandations business qui en découlent, j'aurai grand plaisir à vous accompagner dans le cadre de l’élaboration de vos projets data et cas d'usage métiers pour propulser votre activité.

Diplômée de l’Ecole Polytechnique, j’ai exercé en tant queManager, Consultante Data Scienceau sein du cabinet Ekimetrics, après un parcours professionnel dans l’industrie bancaire chez Goldman Sachs. Les différentes missions réalisées m’ont permis d’enrichir ma boîte à outils, alliant madouble expertise Data & Conseil:

Cadrage des besoins métier, identification de pain-points et priorisation des cas d’usage pour un impact maximal (Design Thinking, Agile)

Collecte, processing, enrichissement de vos données pour en extraire un maximum de valeur (Python, R, SQL)
Analyse de vos KPIs, Data Viz, storytelling pour faire parler vos données et communiquer les insights qui en découlent

Développement d’outils d’analyse pour un suivi de votre activité (Excel, Power BI, Tableau)
Optimisation de vos processus et outils existants visant à améliorer l’efficacité de vos équipes

Marketing Mix Modeling pour décomposer la performance des leviers marketing sur les ventes de vos produits par étape du parcours de conversion, suivi de recommandation business visant àoptimiser votre stratégie marketing(Econométrie, Excel)
Mise en place d’algorithmes de Machine Learning: prédiction de ventes, optimisation de fournis, benchmarks clients par méthodes de K-NN et arbres de décision (ML, Python, Databricks)

Product Owner dans le cadre du déploiement de solutions d’Intelligence Artificielle, en lead sur la gestion du projet, le management des équipes, la communication client & compréhension des besoins métier, le développement du cœur algorithmique et de la plateforme opérationnelle (Microsoft Azure, Data Lake, Databricks, Python, Figma, Miro, Design Thinking)

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Espagnol
Capacité professionnelle limitée

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 20 km)

Arpilabe
Data Analyste
INDUSTRIE PHARMACEUTIQUE
novembre 2022 - mars 2023 (5 mois)
Paris, France
Mise en place & enrichissement d’un Datawarehouse

Phase d’analyse exhaustive des Reporting d’un réseau de plus de 60 pharmacies utilisés à des fins de contrôle de gestion & mapping des différents KPIs utilisés par les métiers.

Ingestion et processing des données sources de +60 Reporting Excel centralisés dans un Datawarehouse mis en place (Airflow, PostgreSQL, dbt).
Enrichissement du Datawarehouse par calcul de KPIs utilisés par les métiers.
Analyse de données SQL PostgreSQL Airflow DBT Microsoft Excel
SAUR
Data Analyste
ENERGIE
mars 2022 - avril 2022 (2 mois)
Paris, France
Analyse des données d’anomalies de relèves de compteurs d’eau

Développement d’une architecture data scalable et optimisée permettant la consolidation d’une master database (extraction, centralisation, processing & enrichissements des bases de données internes).

Réalisation de multiples analyses de données destinées aux opérationnels, permettant d’identifier les sources d’anomalies de relèves de compteurs d’eau détectées historiquement.
Communication de premiers quick wins dans le but de limiter de futures anomalies sur les prochaines tournées de relèves de compteurs.
Analyse de données Data visualisation Python Microsoft Excel
Ekimetrics
Manager, Consultante Data Scientist
CONSEIL & AUDIT
décembre 2018 - décembre 2021 (3 ans)
Paris, France
Modélisation prédictive & optimisation du fourni pour un acteur de l’industrie de la presse écrite

Mise en place d’unesolution d’IA industrialisée visant à déterminer le fourni optimal des parutions de l’éditeur à la maille point de vente. Cette solution a été développée de bout en bout - de l'automatisation de la collecte des données, en passant par le cœur algorithmique de la solution, jusqu'à la mise à disposition d'une interface web dédiée.

Développement d'uneplateforme websur mesure, à travers la mise en place de différents modules permettant d’adresser les besoins des divers utilisateurs – aussi bien le top management à travers le développement d'un dashboard de reporting financier, que les équipes opérationnelles en leur permettant d'y injecter leur expertise métier pour améliorer la pertinence des prédictions des modèles de ML et télécharger les livrables finaux pour les aider dans leur prise de décision.
Management,gestion de projet, encadrement et coordination d’une équipe pluridisciplinaire dédiée, composée d’UX Designer, de full stack développeurs et de data scientistes. Différents outils dePMOont permis l’encadrement efficace des équipes et le respect de la roadmap établie, tels queJiraetAirTableen complément des points journaliers & hebdomadaires internes.

Compréhension des processus opérationnels à travers l’animation d’ateliers deDesign Thinkingpermettant l’identification, le cadrage et la priorisation des besoins métier, ainsi retranscrits à travers diverses fonctionnalités de la solution. Utilisation deMiroen support pour faciliter l’organisation de sessions d’idéation et de cadrage réalisées et deFigmapour le développement des wireframes et maquettes de la plateforme.
Automatisation de lacollecte journalière des donnéessuivi de leurtraitement&enrichissementet développement du cœur algorithmique de la solution d’optimisation du fourni basé sur des modèles deMachine Learningensemblistes de type Light GBM.Microsoft Azure-Databricks-Python-MLflow-MongoDB

Industrialisation de la solution suite à la validation du MVP développé, par utilisation des outils de développementMicrosoft Azure.
Mise en place dedashboard&outils de reportingpour une vision à 360° des performances financières engendrées.Excel&Microsoft Power BI

Accompagnement sur des problématiques complémentaires, telles que l’analyse pointue des ruptures de stock, la mise en place de stratégie de complément de mise en vente, & prédiction des ventes en cours.
Réflexion & évaluation des besoins métier pour la mise en place d’unData Lake&outil de BIpour accompagner le client dans sa transformation digitale.

Marketing Mix Modeling pour différents clients, acteurs du secteur de l’assurance, de la cosmétique de luxe et de l'industrie pharmaceutique

Mise en place de différentes approches deMarketing Mix Modelingavancées, telle que le multi-stage et UCM, pour décomposer la performance des différents leviers marketing sur les ventes de produits client par étape du parcours de conversion, à court mais aussi à long terme.

Recommandation business en vue d’uneoptimisation de la stratégie marketingdu client.

Target settings B2C & B2B pour un acteur de l’industrie automobile

Mise en place d’un algorithme de prédiction de la demande -Facebook Prophet- à la granularité pays x produit pour donner aux équipes centrales et locales une base de KPIs digitaux à atteindre pour réaliser les objectifs de vente fixés.

Design et utilisation d’un dashboard dynamique central pour diffuser les résultats dans l’ensemble des marchés.
Gestion de projet Data Analysis Data science Data visualisation Python Microsoft Azure Microsoft Power BI Databricks MLflow Développement Front-End Développement Back-End Atlassian JIRA Atlassian Confluence Airtable Figma Microsoft Excel Microsoft Powerpoint Econométrie Marketing Marketing Mix Modeling