À propos de Brice
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Expériences
- DECATHLONSenior Data Scientist – Pricing, Promotions & E-commerceGRANDE DISTRIBUTIONjanvier 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 5 mois)Paris, FranceTech stack : SQL, Python, dbt, Tableau, Databricks, Google AnalyticsContexte & Enjeux :Membre de l’équipe Pricing & Analytics, en charge de mesurer la performance des initiatives pricing, promotions et e-commerce. Objectif : fournir des insights fiables et automatisés, améliorer la prise de décision et suivre l’adoption des stratégies à l’international.Réalisations clés :Pricing & Product Analytics : dashboards pour suivre GMV, marge, quantité et perception client, analyse statistique des changements de prix, automatisation via BI et Analytics Engineers.Promotions Analytics : centralisation et harmonisation des promotions multi-pays, dashboard interactif pour mesurer ROI et valeur ajoutée, recommandations stratégiques pour les équipes métier.E-commerce & Carte Cadeau : industrialisation du funnel web (panier → paiement → finalisation), dashboard international pour 7 000 utilisateurs, centralisation et automatisation des données, standardisation des analyses.Impact :100 % des analyses industrialisées et dashboards automatisés.Meilleure visibilité sur performance pricing, promotions et parcours clients.Support stratégique à l’international pour décisions produits et promotions.
- SolocalData Scientist – Marketing & Product AnalyticsE-COMMERCEjuin 2021 - décembre 2022 (1 an et 7 mois)Paris, FranceTech stack : Python, SAS, Microstrategy, Cloud GCPContexte & Enjeux :Au sein d’une équipe pluridisciplinaire, pilotage de la performance des produits pour clients professionnels, amélioration de la qualité des données et fiabilité des KPI. Objectif : fournir des insights fiables et automatisés pour le suivi marketing et commercial.Réalisations clés :Études statistiques & comportement utilisateur : analyse des tendances saisonnières et régionales via décomposition de séries temporelles.Détection d’anomalies : création d’un outil Python sur GCP pour alerter les équipes des valeurs aberrantes dans les datamarts.Dashboards & reporting : construction de dashboards Microstrategy pour le suivi des KPI par localisation et pilotage du parc produit.Maintenance & automatisation : mise à niveau et automatisation des requêtes SAS existantes utilisées par les équipes commerciales.Impact :Fiabilisation des KPI et qualité des données améliorée.Meilleure visibilité et pilotage des produits et campagnes marketing.Outils automatisés permettant aux équipes d’anticiper les anomalies et prendre des décisions plus rapides.
- SagemcomData Scientist – R&D ProduitTÉLÉCOMMUNICATIONSoctobre 2018 - avril 2021 (2 ans et 7 mois)Rueil-Malmaison, FranceTech stack : Python, Machine Learning (Random Forest, XGBoost), Statistiques, CloudContexte & Enjeux :Projet innovant sur le développement d’un compteur d’eau ultrasonique. Objectif : garantir la précision, répétabilité et industrialisation du compteur, tout en apportant des solutions data pour le suivi et la commercialisation.Réalisations clés :Stabilisation et correction du biais de mesure : plans de tests, filtrage des données aberrantes, scripts Python pour automatiser le traitement des mesures.Industrialisation : identification des points clés pour prédire les mesures non observées via machine learning, adaptation des plans de tests au rythme de production.Support commercial & documentation : adaptation des méthodes aux contraintes clients, rédaction de documents pour comités de pilotage et commerciaux (FR/EN/ES).Impact :Compteur précis, répétable et prêt à la commercialisation.Méthodologie industrialisée pour production à grande échelle.Accompagnement des commerciaux avec des outils et rapports fiables pour la vente.
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- Master SIAD - Data ScienceUniversité de Lille2018