À propos de Jonathan
Analyste de données senior avec plus de 7 ans d'expérience, je conçois des solutions data qui ont un impact direct sur la performance business. Mon parcours m'a amené à travailler sur des projets variés — modélisation économétrique, systèmes de recommandation, refonte de programme de fidélité — en m'appuyant sur un stack technique moderne : SQL, Python, dbt Cloud et BigQuery (Google Cloud Platform). Ce qui me distingue, c'est ma capacité à couvrir l'ensemble de la chaîne de transformation data, de la modélisation des données jusqu'à la restitution analytique, tout en gardant le business au centre. Je cherche aujourd'hui une mission en Data Analyse, Analytics Engineering ou BI Engineering dans un environnement où la donnée est un vrai levier de décision.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Annecy (jusqu’à 50 km), Aix-en-Provence (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km)
Expériences
- alineaSenior Data Analyst - Marketing Mix ModelingGRANDE DISTRIBUTIONoctobre 2025 - janvier 2026 (3 mois)Aix-en-Provence, FranceDans le cadre d'une démarche d'optimisation des investissements marketing d'un retailer omnicanal (€225M de CA), j'ai conçu un modèle de Marketing Mix Modeling bayésien de bout en bout, couvrant l'ensemble des canaux marketing de l'enseigne sur une période historique de 4 ans (2021–2025).
- Analyse : collecte et nettoyage de données. Analyse des KPI de chaque canal — coûts, impressions et GRP — sur l'ensemble du mix média : Social Media Ads (SMA), Search (SEA), VOL, display, Out-Of-Home (OOH), radio et TV.
- Modélisation : granularité hebdomadaire sur le CA, modèle bayésien. Effets de carryover (adstock, persistance de l'impact publicitaire dans le temps), et les effets de saturation (rendement décroissant) pris en compte. Prise en compte du plan d'animation commerciale.
- Livrables : modèle MMM bayésien documenté en Python, structuration de données hebdomadaires par canal (coûts, impressions, GRP), rapport d'attribution par canal, outil de simulation de scénarios budgétaires, présentation des recommandations à la direction marketing.
- Résultat : quantification précise de la contribution de chaque canal — les investissements marketing ont été attribués ~9% du chiffre d'affaires total.
- alineaAnalytics Engineer - Refonte du programme de fidélitéGRANDE DISTRIBUTIONnovembre 2024 - juillet 2025 (8 mois)Aix-en-Provence, FranceDans le cadre de la refonte complète du programme de fidélité d'un retailer omnicanal (35 points de vente + e-commerce), j'ai joué un rôle central à la fois sur la modélisation des données et sur le conseil en architecture applicative.
- Modélisation : Prise en charge de la modélisation complète de la logique du programme en SQL via dbt Cloud : calcul des points gagnés sur chaque achat multicanal (web, magasin), gestion des paliers et privilèges, génération de l'éligibilité aux avantages et application des règles de burn. Prise en considération des cas limites — achats annulés et retours. Mise en place des snapshots dbt pour historiser l'évolution des points et des statuts clients, permettant un suivi précis des trajectoires individuelles et une auditabilité des calculs.
- Architecture : Accompagnement des équipes techniques sur les questions d'architecture inter-applicative et de transmission des données de fidélité entre les différents systèmes de l'entreprise (CRM, caisse, web, API, marketing)
- BI : Développement d'un dashboard de monitoring dédié permettant de suivre en continu les KPIs du programme : taux d'activation, burn des privilèges, évolution des statuts clients et comportements de rédemption.
- Stack data : Environnement dbt Cloud connecté à BigQuery (GCP) structuré avec environnements de développement et de production, pour une meilleure fiabilité des déploiements. Job dbt Cloud orchestré par Apache Airflow Cloud Composer (GCP)
- Livrables : ensemble de modèles dbt documentés et industrialisés en environnement dev/prod, snapshots d'historisation des données clients, gestion des cas limites (annulations, retours), documentation de l'architecture de données et des flux inter-applicatifs, dashboard de monitoring du programme.
- Résultat : programme en production, contribuant à 1,7% de chiffre d'affaires incrémental.
- alineaSenior Data Analyst - Analyse cross-sell et système de recommandationsGRANDE DISTRIBUTIONjuin 2024 - octobre 2024 (4 mois)Aix-en-Provence, FranceConception et déploiement d'un moteur de recommandation produit personnalisé, depuis l'analyse des comportements d'achat jusqu'à l'intégration dans les campagnes e-mail.
- Analyse : sequential pattern mining et les règles d'association de produits, pour calculer les métriques de confiance et de lift. (Python)
- Déploiement du moteur de recommandation avec un scoring basé sur le lift issu de l'Apriori combiné aux séquences temporelles, prise en compte de l'historique d'achat individuel du client, gestion de la saisonnalité et des nouveaux produits (sérendipité). La logique de recommandation a ensuite été intégrée dans les campagnes e-mail avec un suivi des performances mis en place pour mesurer l'impact en continu.
- Adoption interne : création d'une application Plotly Dash (Python) à destination des équipes marketing et produit, permettant de simuler des paniers d'achat, et d'explorer les recommandations générées par le moteur.
- Livrables : pipeline d'analyse des comportements d'achat en Python (sequential pattern mining + règles d'association), moteur de recommandation multicritère industrialisé, application Plotly Dash de simulation et d'exploration à destination des équipes marketing et produit, intégration dans les campagnes e-mail et tableau de bord de suivi des performances.
- Résultat : +38% de CTR (4,3%) et +54% de taux de conversion (0,62%) vs solution propriétaire existante.
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Formations
- Finance et AssuranceEcole Centrale Marseille2017
- Magistère, Ingénieur EconomisteAMSE2017Programme sélectif et spécialisé combinant ingénierie, économie, and analyse quantitative.