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Jalis K.JK

Jalis K.

Analytics Engineer | Data Analyst | GCP | DBT | BI

450 €/jour
1 projet
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Jalis

Avec 3 ans d’expérience en Analytics Engineering, j’ai travaillé pour de grandes entreprises où l’exigence et la rigueur étaient au cœur des projets. J’y ai conçu des pipelines fiables, modélisé des données complexes et livré des dashboards clairs,

Mon objectif : permettre à vos équipes de décider plus vite, réduire les incertitudes et donner une vraie valeur business à vos données ⚡.

Travaillons ensemble si :

✔ Vos données sont dispersées et difficiles à centraliser (CRM, ERP, API, fichiers)
✔ Vous souhaitez fiabiliser et automatiser vos flux (ETL,DBT, Airflow, GCP)
✔ La modélisation dimensionnelle et l’optimisation des performances SQL sont nécessaires
✔ Vous avez besoin de dashboards parlants et ergonomiques (Power BI, Tableau, Looker Studio)
✔ Vos équipes métiers ont besoin de données simples à lire et à interpréter
✔ Vous cherchez à instaurer une culture data durable, pas juste des livrables isolés

Mon approche

En tant qu’Analytics Engineer, j’interviens de bout en bout : de l’ingestion et la transformation des données, jusqu’à leur restitution via des dashboards impactants. Mon rôle est de faire le pont entre ingénierie et analyse, pour que la donnée brute se transforme en décisions claires.

Passionné de football, de voyages et d’histoire, je crois que les meilleures décisions se prennent avec vision et contexte. J’apporte cette même curiosité et ouverture à chaque projet data que j’accompagne.

Envie d’échanger sur vos besoins ?

Discutons de vos enjeux et trouvons la meilleure façon de rendre vos données plus utiles, plus fiables et plus stratégiques. 📩

BigQuery | Snowflake | DBT | | Airflow | SQL avancé | Power BI | Tableau | Python | Analytics Engineering | Data Modeling | Data Quality | BI
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • CARREFOUR
    Analytics Engineer
    GRANDE DISTRIBUTION
    avril 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 2 mois)
    Massy, France
    A destination de la Supply Chain Europe afin de pouvoir piloter les
    coûts logistiques au niveau entrepôt et magasins suite aux
    conjonctures sociales actuelles (Guerre, inflation, etc) :

    • Architecturer, construire, optimiser et faire évoluer des systèmesde traitement des données SQL robustes et scalables dans des infrastructures cloud
    • Monitoring de différents dashboard à destination des métiers (Supply, Finance, Magasin) dans le but de réduire les pénuries, le gaspillage et les pertes financières (Tds+5% ; economie de plusieurs millions d'euros sur les coûts fournisseurs etc...)
    • Automatiser l'exécution des chaînes de traitement de données
    • Data quality avec les équipes métiers pour s'assurer de la fiabilité
    • des données
    Stack : GCP (BigQuery), GIT, DBT, Looker Studio, Tableau, Jira
    DBT Google Cloud Platform (GCP) Tableau software Git Jira/Confluence
  • M13h
    Consultant Data Science
    AGENCE & SSII
    juillet 2022 - février 2023 (7 mois)
    Paris, France
    - Mise en place des flux et modèles de données, en se basant sur des stacks data modernes (SQL, dbt, outils ELTs, GCP/AWS)
    - Exploration et analyse des données
    - Exposition des données dans les outils BI & visualisation
    - Migration d'une large infrastructure de dashboards basés sur un stack Supermetrics vers un stack Adverity+BigQuery
    - Restitution des résultats des analyses, sous forme de dashboards ou d'études ad hoc

    Clients : Columbia Europe, Bayard France, Krys et Manutan Europe
    SQL DBT Google Cloud Platform (GCP) Data visualisation Tableau software
  • Epsilon
    Consultant Data Science
    AGENCE & SSII
    juillet 2021 - décembre 2021 (5 mois)
    Paris, France
    Building a data maturity index for companies and steering their data transformation for their management (Kering, Renault, Societe Générale, France television...)
    - Analysis (qualitative/quantitative) & Scoring
    - Manipulation of internal databases
    - Creation of automated dashboards and implementation of KPIs and reports to help teams (sales, marketing and communication)
    - Contribution to the realization of a course of acculturation with the implementation of e-learning programs around the data.
    SQL Python Microsoft Power BI Analyse

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Formations

  • Master, Conseil et Recherche
    Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne
    2021
    Statisiques, Python, Algorithmie, Marketing
  • CPGE ENS D2, économie formalisé et méthode qualitative
    Lycee Andre Boulloche
    2017
    CPGE ENS D2, économie formalisé et méthode qualitative

Certifications

Compétences

Catégories