À propos de Robin
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- CHANELData EngineerLUXEaoût 2025 - Aujourd'hui (10 mois)Paris, FranceCréation d'un DataHub ESG pour traiter et centraliser les données Environmental, Social & Governance en vue de la conformité aux prochaines réglementations françaises (CSRD, taxonomie européenne).Solution intégrée pour la collecte, l'analyse et le reporting automatisé des indicateurs ESG.Toute l'infrastructure est déployé sur Microsoft Fabric
- IntermarchéConsultant Data EngineerGRANDE DISTRIBUTIONjuillet 2024 - mai 2025 (10 mois)Châtillon, FranceProjet :Développement de pipelines de données pour alimenter lesanalyses métiers. Création de tables Gold optimisées ayantcontribué à une augmentation du CA de 10% sur 150+ magasins.Contexte :Suite au rachat de Netto, analyses des performances des nouveauxpoints de vente. Parallèlement, transformation de l'architecture dedonnées vers Data Lake/Delta Lake et migration Microsoft Fabric.Missions :• Pipelines ETL/ELT avec Azure Data Factory et Databricks• Architecture médaillon (Bronze/Silver/Gold) avec stockage Delta Lake• Construction de tables Gold pour les métiers• Automatisation KPI, fichiers Excel et dashboards Power BI• Contrôle qualité et monitoring des pipelines• Migration vers Microsoft FabricEnvironnement technique :Python, SQL, PySpark, Pandas, Databricks, Azure, Power BI, Azure Data Factory, Delta Lake, Microsoft Fabric
- Pernod RicardConsultant Data ScientistCOMMERCE DE DÉTAILaoût 2022 - juin 2024 (1 an et 11 mois)Paris, FranceProjet :Conception et déploiement d'une plateforme de Marketing MixModeling pour optimiser les budgets marketing multi-pays ayantpermis une augmentation de 20% du ROI sur 10+ marques.Contexte :Face aux millions investis dans les campagnes marketing, nécessitéde créer une architecture de données robuste pour centraliser,traiter et analyser les budgets à l'échelle internationale.Missions :• Développement de pipelines ETL multi-sources• Architecture et modélisation de données• Implémentation d'une infrastructure cloud scalable pour le déploiement de modèles• Adaptation de l'architecture aux contraintes locales (saisonnalité, réglementation, formats de données)• Développement d'APIs et interfaces StreamlitEnvironnement technique :Databricks, Snowflake, Azure, DBT, PySpark, Docker, Azure DevOps, Streamlit, Power BI, Python, SQL
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4
Formations
- Diplôme d'Ingénieur Spécialisé en Data/IAEPITA2022Diplôme d'Ingénieur Spécialisé en Data/IA
Certifications
- Azure AI Engineer AssociateMicrosoft2024
- Power BI Data Analyst AssociateMicrosoft2024