À propos de Julien
Mes projets data ont tous un point commun : à la fin, les équipes s'en servent vraiment.
Avec 4 ans d'expérience entre conseil, analyse métier et ingénierie de la donnée, j'interviens là où la data cesse d'être un sujet technique pour devenir un outil de pilotage concret.
Ce que je fais concrètement :
- Centralisation & gouvernance
Je pose les fondations : modèles de données cohérents, définitions métiers alignées, une seule version de la vérité pour toute l'organisation.
- Autonomie des équipes
Je construis des environnements où product, ops et marketing accèdent à leurs indicateurs sans solliciter un data engineer à chaque question.
- Transformation & modélisation
Du brut au livrable — je conçois des pipelines propres, documentés et évolutifs, pensés pour durer au-delà de la mission.
- Compréhension métier
J'ai travaillé au contact direct de PME, startups et scale-ups. Je traduis les enjeux business en logique data, avant même d'écrire la première ligne de SQL.
- Montée en compétences
J'accompagne les équipes qui veulent internaliser les bonnes pratiques : revues de modèles, documentation, culture data.
- Ce que ça change pour vous :
Moins de silos, plus de décisions fondées sur des données fiables. Un interlocuteur qui comprend autant votre métier que votre stack.
🧰 Environnements techniques
- Modélisation & transformation : SQL · Python · dbt
- Restitution : Power BI · Looker · Metabase
- Stockage : PostgreSQL · BigQuery · Snowflake
- Collecte & intégration : Python · Airbyte
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Notions
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Montpellier (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- TheopAnalytics Engineermars 2026 - avril 2026 (1 mois)Paris, FranceRefonte du pipeline de données de facturation multi-entités sur un environnement Excel/VBA :Audit & diagnostic du pipeline existant : identification des points de rupture et des incohérences dans les flux de facturation entre entitésModélisation d'une couche de données centralisée pour consolider, fiabiliser et agréger les données de facturation, une source de vérité unique pour l'ensemble des entitésTransformation & structuration des données via Power Query (ETL) : nettoyage, normalisation et orchestration des flux sourcesAutomatisation des pipelines de collecte et de consolidation inter-entités par développement de macros VBARestitution métier : conception de tableaux de bord dynamiques pour le pilotage des indicateurs de facturation
- MicrofactoryAnalytics Engineerdécembre 2025 - février 2026 (2 mois)Paris, FranceMise en place d'un pipeline analytique end-to-end pour l'évaluation et la validation de produits cosmétiques :Audit & qualité de la donnée : diagnostic des sources, nettoyage des jeux de données et formalisation d'un dictionnaire de données pour fiabiliser l'ensemble du pipelineModélisation statistique : conception et application de modèles d'analyse (ANOVA, modèles mixtes) pour produire des insights fiables sur les performances produitsPipeline de transformation : développement en Python d'un pipeline structuré de collecte, nettoyage et traitement des données brutesRestitution & self-service : développement d'une application Streamlit permettant aux équipes métier d'explorer les résultats de manière autonomeAccompagnement & transmission : formation des utilisateurs à la prise en main des outils et aux bonnes pratiques analytiques
- HETICFormateur Entreprises & Enseignement Supérieurseptembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)Formation de professionnels et d'étudiants aux outils et concepts de la data :- Datavisualisation et conception de dashboards BI (Power BI, Tableau)- Analyse de données avec Excel avancé et automatisation via VBA- Transformation de données avec Power Query (ETL)- Business Intelligence appliquée à l'industrie musicale (ESED)Transmission des bonnes pratiques data : structuration des données, logique analytique, lecture critique des indicateurs.
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Formations
- Data AnalystOpenClassRooms2024J'ai suivi une formation complète et certifiante en analyse de données, me permettant de développer des compétences clés dans l'exploitation et la visualisation de données. Ce programme m'a permis de maîtriser des outils et technologies tels que Python, SQL, Excel avancé, ainsi que des outils de visualisation comme Tableau/Power BI. J'ai également appris à appliquer des méthodes statistiques et à créer des rapports pertinents pour la prise de décision stratégique. Cette expérience m'a donné une solide base pour résoudre des problématiques data-driven et contribuer à la transformation numérique des entreprises.
- Master Management et Conseil, Spécialisation Innovation, ManagementIAE Gustave Eiffel2023Gestion de projets, Méthode Agile Entrepreuneuriat & Innovation No Code