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Rime C.RC

Rime C.

Analytics Engineer / Data Analyst Senior

600 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Rime

Analytics Engineer senior assurant un rôle transverse entre les équipes métiers et les équipes data, spécialisée dans la modélisation, l’industrialisation des
pipelines analytiques, la qualité et la gouvernance des données, dans des environnements complexes (CRM, nance, cyber, expérience client).
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Bilingue ou natif

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

Expériences

  • Garance,
    Lead Analytics Engineer
    septembre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 9 mois)
    Paris, France
    Conçu et industrialisé un traitement de calcul des primes commerciales selon des règles multi-critères, supprimant les calculs manuels et fiabilisant la rémunération variable Développé des datamarts métiers pour le pilotage stratégique (chiffre d'affaires, soldes contrats/adhérents), utilisés par le COMEX et les directions métiers pour le suivi de la performance Mis en place un pilotage Cyber : sourcing de données via API (événements de connexion), calcul de scores de risque de fraude et génération d'alertes, réduisant les contrôles manuels de l'équipe cyber Construit un pilotage de l'expérience client (NPS, réclamations, appels entrants) de bout en bout : Sourcing des données via API Modélisation des données Agrégation des indicateurs et restitution via dashboards Déployé des contrôles fonctionnels de qualité des données sur le socle data, avec remontée d'alertes en cas d'incohérences Alimenté et structuré le data catalog (DataGalaxy) : documentation des traitements et rationalisation des règles de gestion entre directions Piloté la migration des traitements et dashboards de l'ancien socle data vers la nouvelle architecture, avec mise en production Exploité les données CRM pour analyser et optimiser les canaux d'acquisition des adhérents/contrats et leur valorisation Accompagné et formé les data analysts ("Datastars") sur Qlik et Snowflake : montée en compétences, bonnes pratiques de modélisation et animation de la communauté data Assuré un rôle transverse de liaison entre les équipes métiers et les équipes data techniques, en traduisant les besoins business en règles de gestion exploitables et en accompagnant les data engineers lors des phases de recette métier Animé les rituels de synchronisation hebdomadaires avec les directions métiers pour le suivi des backlogs, la priorisation des sujets et l'alignement des enjeux data Environnement technique : Qlik Cloud, Snowflake, SQL, Informatica Cloud, Salesforce, Postman, Amazon S3, DataGalaxy, Jira
    Snowflake Qlik Informatica Analyse de données Business intelligence
  • Efficy
    Data Analyst / Analytics Engineer
    HIGH TECH
    avril 2023 - septembre 2024 (1 an et 5 mois)
    Exploitation et modélisation des données CRM en collaboration avec les équipes Finance, RH, Marketing
    et Sales
    Conception et suivi de KPIs stratégiques (CAC, churn, usage CRM, satisfaction client), avec création de
    dashboards interactifs pour accélérer la prise de décision
    Automatisation des traitements data, réduisant les erreurs et améliorant la abilité des indicateurs
    Mise en place d’une gestion de versions des scripts pour faciliter la maintenance et l’industrialisation
    Conception et déploiement de pipelines data sur Azure Fabric (Rest APIs, transformations, intégration
    multi-sources)
    Migration de vues SQL vers Azure Synapse pour améliorer la performance et l’évolutivité
    Développement de rapports dynamiques sous Power BI pour démocratiser l’accès aux insights
    Sujets clés : Acquisition client, churn, CRM analytics, bonus computation, recouvrement, B2B, forecasting,
    marketing analytics
    Environnement technique : Qlik Sense, SQL, SQL Server, Oracle, Python, GitLab, Azure Fabric (Synapse,
    Power BI, PySpark)
    SQL Server Qlik API Microsoft Power BI
  • Connecting-Systems,
    Data analyst
    décembre 2019 - septembre 2020 (9 mois)
    Rabat, Morocco
    Analyse de Données e-Recrutement : Analyse des données provenant des plateformes de e-recrutement pour identifier les tendances et améliorer les stratégies de recrutement. Définition des KPIs : Création de KPIs des stratégies de community management marketing digital, permettant de 20% campagnes. Rapports Hebdomadaires : Production de rapports hebdomadaires avec des recommandations stratégiques, contribuant à une amélioration continue des performances des campagnes marketing.

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  • M2 en data science et machine learning
    Univeristé de Paris

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