BSÀ propos de Bamogo
Data Engineer & Data Analyst BI avec une solide expérience en ingénierie de données, analyse décisionnelle et qualité des données, notamment dans des environnements RH et métiers complexes. J’interviens sur l’ensemble de la chaîne data : ingestion, transformation et modélisation des données (Python, SQL, Snowflake, dbt), création de datamarts et développement de reportings BI (Power BI). Habitué aux environnements collaboratifs, je combine expertise technique, compréhension métier et gestion de projets data pour produire des solutions fiables, utiles et orientées décision.
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Vélizy-Villacoublay (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Nestlé France - Equipe People Analytics-Data Engineer & Data Analyst Confirméseptembre 2023 - août 2025 (1 an et 11 mois)92130 Issy-les-Moulineaux, France
- Conception et optimisation de pipelines ETL/ELT (SAP, SuccessFactors, SharePoint, fichiers semi-structurés) avec automatisation des workflows et contrôle qualité des données
- Intégration cloud des pipelines avec Snowflake (staging, transformations, streams/tasks) et AWS (S3, Lambda)
- Construction et maintenance de pipelines analytiques pour datamarts et datasets Power BI : dépendances, artefacts paramétrés, optimisation des refreshs
- Conception de dashboards Power BI adossés à Snowflake : recueil des besoins métiers, définition des KPI, modélisation et visualisation
- Développement et optimisation d’algorithmes de transformation et de fiabilisation des données (imputation, contrôles, anomalies, matching, agrégations, standardisation) implémentés dans Snowflake (Tasks, UDF, scaling)
- Mise en production de modèles prédictifs (Python & SQL) : feature engineering automatisé, orchestration (AWS Lambda / Snowflake Tasks), tables d’inférence et exposition BI
- Gestion du RUN Data & BI : monitoring des pipelines, supervision des refreshs, gestion des incidents, optimisation des performances
- Orchestration et documentation des workloads Data Engineering : versioning, CI/CD, bonnes pratiques, documentation technique et conformité DataOps
- Contribution à l’écosystème Data : scripts batch, automatisation, refactorisation, optimisation Snowflake, amélioration continue (Jira, Confluence)
- CNRS - Equipe Projet POLECOWWIIData Engineeravril 2023 - septembre 2023 (5 mois)Lille, France
- Développement de pipelines ETL automatisés pour l’extraction et la transformation de données textuelles issues de la BnF
- Conception de scripts Python pour la structuration, la normalisation, le nettoyage et la conversion des données en formats standardisés
- Mise en œuvre de procédures avancées de Data Cleaning & Data Quality : contrôles de cohérence, validation des données, dédoublonnage, harmonisation par fuzzy matching
- Centralisation et consolidation des données dans un dataset unifié destiné aux analyses statistiques du projet de recherche
- Construction de tables SQL (SQLite) et génération de fichiers CSV structurés pour faciliter la réutilisation et l’analyse
- Documentation complète des processus d’ingestion, de transformation et de contrôle qualité des données
- Collaboration étroite avec l’équipe de recherche interdisciplinaire afin de garantir la qualité, la fiabilité et l’exploitabilité des données historiques
- Livraison des jeux de données finalisés aux formats SQL et CSV, accompagnés d’une documentation technique détaillée
- Université Clermont AuvergneDATA ENGINEER & ANALYSTjanvier 2023 - mars 2023 (2 mois)Clermont-Ferrand, France
- Développement d’un pipeline ETL/ELT automatisé pour la collecte, la transformation et la structuration des données Hacker News via web scraping
- Automatisation de l’extraction continue des articles, votes, scores et profils utilisateurs (Scrapy, Requests, BeautifulSoup)
- Nettoyage, normalisation, dédoublonnage, contrôle de cohérence et mise en qualité des données
- Modélisation et optimisation des tables SQL (SQLite) et export des datasets consolidés au format CSV
- Construction de tables analytiques servant de base aux analyses statistiques et aux visualisations
- Réalisation d’analyses statistiques : activité des utilisateurs, tendances temporelles, dynamique des votes, délais d’apparition en page 1, temps de rotation des posts
- Détection d’anomalies et analyse des trajectoires des articles (variations de scores, persistance, double soumission)
- Production de visualisations analytiques pour l’exploration et l’interprétation des résultats
- Stack technique : Python (Pandas, NumPy, Scrapy, Requests), SQL (SQLite), ETL/ELT, CSV, Matplotlib, Seaborn
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Formations
- Master Sciences des DonnéesUniversité Clermont Auvergne2023Master Sciences des Données
- Licence Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des EntreprisesUniversité Clermont Auvergne2021Licence Méthodes Informatiques Appliquées à la Gestion des Entreprises