Description

EN 3 POINTS

✅ Expériences :

• 1,5 ans chez Mirakl comme Data Engineer/Viz

• 3,5 ans chez Criteo comme Product Data Analyst

• 9 mois chez Molotov comme Marketing Data Analyst

• ainsi que des missions ponctuelles dans des PMEs comme Data Analyst/Engineer et chef de projet informatique

🚀 Ma mission :

• Aider les entreprises à s’améliorer via l’utilisation de la data et l’optimisation des outils digitaux.

🔨 Mes compétences :

Data Analyst :

• Créer des analyses ou modélisations sophistiquées de vos données afin d'identifier des opportunités à fort impact, améliorer votre produit et répondre à vos challenges business

• Nettoyer vos données (Data cleaning) et créer des programmes de web scraping

• Construire des reportings analytiques automatisés de suivi de vos KPIs

• Outils utilisés : Excel, Python, VBA, SQL, PowerBI, Tableau Software…

Data Engineer :

• Créer et automatiser des workflows de traitement et de partage de données sur le cloud ou en local

• Mettre en place une architecture complète et fonctionnelle de BI

• Créer, mettre à jour et gérer vos bases de données

• Outils utilisés : Python, Redshift, AWS, dbt-Cloud, Digdag, Azure, MySQL…

Chef de projet digital

• Identifier des leviers d’optimisation et de développement de vos outils informatiques

• Mettre en place ou améliorer vos outils informatiques, former les utilisateurs, gérer les dysfonctionnements

• Outils utilisés : Office 365, Cloud, logiciels de petite entreprise

Langues

Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 100 km), Grenoble (jusqu’à 100 km), Paris (jusqu’à 100 km), Chambéry (jusqu’à 100 km)

Mirakl
Lead Data Analyst / Data Engineer
EDITION DE LOGICIELS
mars 2021 - septembre 2022 (1 an et 7 mois)
Paris, France
Mirakl :

• Mirakl est un service SAAS qui simplifie la création de marketplaces sur les plans techniques et commerciaux

Missions :
• Reprendre l'équipe BI au moment où les deux membres quittent concomitamment la société
• Recruter deux nouveaux membres pour l'équipe, les mentorer ainsi que le reste des analystes de la société
• Manager les flux et calculs de données sur des métriques commerciales et les éléments de facturation (aws, digdag, python)
• Comprendre les besoins BI d'une communauté de 250 utilisateurs (commerciaux, finance, produit...), créer, automatiser et communiquer des analyses pour celle-ci
• S'assurer que les projets BI se développent en devenant un partenaire de travail du reste des équipes
Amazon Redshift Python DBT Tableau software
Molotov SAS
Data Analyst
DIVERTISSEMENTS & LOISIRS
octobre 2020 - mai 2021 (7 mois)
Paris, France
Molotov :

• Molotov est un service qui permet de regarder la télévision et des contenus vidéos type Netflix sur son ordinateur avec une expérience utilisateur très améliorée

Missions :
• Maintenir / faire évoluer les dashboards Tableau en place : restructuration des Tableaux en fonction des axes stratégiques de la boîte
• Produire des analyses de comportement / de churn pour les clients internes, principalement marketing et comex, en prévision d'une levée de fonds
Tableau software SQL Data visualisation Snowflake
Opérations coup de poing Data dans des petites entreprises
Développeur/Data Analyst
AGENCE & SSII
mai 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 1 mois)
Introduction :

• Je mène des missions data en mode projet pour des petites entreprises françaises qui se digitalisent.
• Mon but est de faire germer chez eux des outils qui améliorent grandement leur quotidien, à moindre coût.
• Il s'agit principalement de créations et d'automatisation de scripts de traitement de données (Python).

Exemples de missions :
• Entreprise de conseil en investissement : Ajouter sur le site internet à disposition des visiteurs du site des PDFs mis à jour au fil du temps sur les centaines de fonds recommandés
• Entreprise de construction de maisons : Générer des extracts journaliers des données de la plateforme utilisée par les commerciaux pour gérer les comptes clients. Structurer cette donnée dans une arborescence qui leur permet de travailler sur les extracts plutôt que sur la plateforme
Conseil Python