Christele Rentsch

chef de projet data sciences

Peut se déplacer à Sèvres, Nanterre, Issy-les-Moulineaux, Vélizy-Villacoublay, Versailles

  • 48.8229
  • 2.2108
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Christele.
Proposer un projet La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Christele.

Localisation et déplacement

Localisation
Sèvres, France
Peut travailler dans vos locaux à
  • Sèvres et 50km autour
  • Nanterre et 10km autour
  • Issy-les-Moulineaux
  • Vélizy-Villacoublay
  • Versailles et 10km autour

Préférences

Durée de mission
  • entre 3 et 6 mois
  • ≥ 6 mois
Secteur d'activité
  • Agroalimentaire
  • Banque & assurances
  • BTP & construction
  • Conseil & audit

Vérifications

Langues

Catégories

Compétences (9)

Christele en quelques mots

J'ai 15 ans d’expérience professionnelle dans l’informatique. J'accompagne vos équipes dans les projets orientés data: acquisition des données dans un datalake , ingestion des données (Cloud Azure) et consommation par des applications tierces. J'analyse, explore des données afin de mieux les valoriser. Je pilote, supervise et organise des équipes transverses et techniques au travers des projets d'industrialisation. Dotée de curiosité, d’esprit d’équipe et d’autonomie, Je suis orientée solution.

Expériences

Heineken - Groupe Heineken

Vins & Spiritueux

Chef de projet: pilotage du Datalab

Rueil-Malmaison, France

janvier 2020 - mai 2020

- Acquérir les données pour le Datalake

- Mettre en place le comité de pilotage avec toutes les parties prenantes: métiers, infrastructures et sponsor

- Organiser le plan de transition de l’étape projet vers le RUN

- Piloter la migration de SAP BW vers SAP BW/4HANA: projet groupe

- Accompagner les utilisateurs metier à l’utilisation de la nouvelle plateforme

- Déployer le projet de performance des commerciaux

- Superviser les projets datascience: POC sur le CHURN des clients, prévision des ventes

SAP FRANCE - Groupe SAP

High tech

Data Scientist

Paris, France

janvier 2017 - juillet 2019

- Implémenter les algorithmes de détection d’anomalies et benchmark d’explications (REFOUT)

- Comprendre et expliquer le caractère déviant des valeurs anormales

- Utiliser les tests statistiques tels que Welch, Kolmogorov pour expliquer les contrastes

- Encapsuler les algorithmes de machine learning natives de SAP HANA en R et Python

- Deployer, exposer et consommer les librairies ML de SAP HANA

- Visualiser les larges ensembles de données

- Apporter du support technique aux data scientist pendant la phase exploratoire des données

- Autonomiser les data scientists pour la creation et mise en service des machines virtuelles dans Azure

- Proposer un environnement propice pour le déploiement et l’évaluation des models

- Modéliser des algorithms (classification, logistic regression …) base on SAP Predictive Analytics
Et sur Azure ML

SAP FRANCE - Groupe SAP

High tech

Senior Quality Engineer

Paris, France

novembre 2012 - octobre 2017

- Mise en place Jenkins pour l’intégration continue des différentes campagnes de tests

- Gestion de l’assurance qualité de SAP HANA SDA
o Campagne de tests et gestion de l’équipe de tests

o Dévéloppement des tests de performance et de montée en charge

o Test-driven development avec Python

o Tests sur les tables virtuelles dans HANA depuis ASE, IQ, Teradata

o Création de Calculation views, Attribute view et Analytic view.

o Tests de performances sur les differentes fonctionnalités

- Représentation SAP au SAP StartUp Forum et présenter l’outil Data Provisionning
o Animation des sessions client: évolution de fonctionnalités, intégration dans la roadmap

- Participation à l’Africa Code Week
o https://scratch.mit.edu/

Sogeti High Tech

Agence & SSII

Web Developper

septembre 2010 - juillet 2011

Recommandations externes

Formations

Certifications