À propos de Melchior
🏆 Super Malter 3 et Top 5% des Freelances de la plateforme
🎓 Diplomé de l'ENSAE, certifié GA4 et dbt
⭐ Noté 5/5 sur plusieurs missions
Tombé dans la data depuis plusieurs années, je suis passé par tous les métiers de la data, et j'apprécie réaliser un projet de A à Z avec l'ensemble des compétences acquises. Aujourd'hui, je suis sollicité majoritairement pour des projets autour de l'IA générative et je prends beaucoup de plaisir à explorer ces nouvelles technologies.
Cependant, mon côté full stack me permettant d'être à l'aise sur les étapes suivantes:
🔧 Data Engineering: Récupération de la donnée via différentes sources (API, database SQL / NoSQL ...) à l'aide de différents ETL, stockage dans différents formats en fonction du besoin
-> Mes outils favoris : Airflow, Python
✨ Transformation : Mise en place de pipeline de transformation via dbt ou des scripts SQL avec une optimisation des coûts et la mise en place de tests pour la qualité de donnée.
-> Mes outils favoris : dbt, SQL, Python
📊 Data Analyse: Analyse ad-hoc et dashboarding (Tableau, Power BI, Looker...) pour sortir des informations vous permettant de prendre des décisions et répondre à des questions diverses.
-> Mes outils favoris : Jupyter Notebook, Google Data Studio (Looker Studio), Superset, Looker
🚀 IA: J'accompagne les entreprises dans l'implémentation des modèles de langage (LLM) et des agents conversationnels intelligents. Mon expertise couvre l'intégration sur mesure de solutions tel que des chatbot, ou bien le développement d'agents IA autonomes pour automatiser vos processus métier. De l'analyse des besoins au déploiement, je vous guide dans la création d'applications concrètes qui exploitent pleinement le potentiel de ces technologies avancées.
-> Mes outils favoris : LangChain, API
N'hésitez pas à me contacter pour tirer le maximum d'informations de vos données,
À très vite!
Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Brut.Analtyics Engineer / Data AnalystPRESSE & MÉDIASmai 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)Paris, FranceConseils data et IA chez Brut, axée sur l'analyse des comportements utilisateurs, l'optimisation des coûts et l'accompagnement des équipes via les LLM.🤖 Gouvernance des données : mise en place d'un cadre rigoureux de validation et de contrôle qualité, garantissant la fiabilité des données collectées sur l'ensemble des plateformes.🤖 Analyse comportementale : conduite d'analyses exploratoires approfondies pour décrypter les usages des plateformes et optimiser la stratégie de contenu.🤖 Data democratization : conception de tableaux de bord et visualisations adaptés aux différents niveaux de maturité data des équipes, facilitant l'accès et la compréhension des insights.🤖 Optimisation technique : réduction des coûts d'infrastructure via l'optimisation des modèles dbt et des processus de transformation de données.🤖 Innovation IA : intégration des modèles de langage (LLM) pour augmenter la productivité des équipes.🤖 Social listening: Analyse massives des commentaires des publications du media
- Ils m'ont fait confianceMissions diversesfévrier 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 4 mois)Autre missions notables réalisées pour des clients divers essentiellement autour de l'automatisation, l'analyse de donnée et de l'IA générative.
- Tomorro
- Les Sherpas
- Accor hotel
- Ornikar AssuranceAnalytics Engineer / Data AnalystINTERNET DES OBJETSmai 2023 - mai 2024 (1 an)Paris, France👉 Construction de rapports à transmettre aux partenaires à l'aide de dbt avec dbt👉 Modélisation et analyse autour du paiement (cycle de vie du client, impayés...)👉 Développement de dashboards sur Metabase et Looker Studio👉 Analyses ad-hoc autour de différents thématiques de l'assurance auto👉 Ingestion de différentes données via Airflow avec création de pipelinesStack: Python, dbt, Bigquery, Airflow, Metabase, Looker Studio
Avis
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Formations
- Mastère spécialisé Data ScienceENSAE Paris Tech2020Mastère spécialisé permettant d'acquérir un profil technique en analyse statistique et gestion des données massives. La formation reposait sur deux pilliers : - Théorique : Apprentissage statistique, Statistique bayésienne, réseau de neurones, Natural Langage Processing... - Technologique/logiciel : Outil de gestion de bases de données (NoSQL,SQL), données distribuées (SPARK), programmation GPU... L'ensemble de ces compétences ont été développés à travers des projets réalisés durant l'année.
- Master 2 Ingénierie Statistique FinancièreUniversité Panthéon-Assas2019Formation proposé en alternance, elle est essentiellement tourné vers les domaines de la finance et de l'assurance, elle permet d'apprendre à maitriser l'analyse quantitative des données économiques et s'articule sur un triple compétences : - Statisticien économètre : Séries temporelles, calcul stochastique, Modèle de durée ... - Informaticien : SAS, VBA, C/C++/C#, SQL, Python ... - Economiste : Théorie du portefeuille, Econométrie des marchés financiers, Econmie expérimentale...
Certifications
- Neural Networks and Deep LearningCoursera2020
- Google Analytics CertificationSkillshop2024