Description

Ingénieur Data spécialisé en analyse de données, modélisation prédictive et business intelligence, je mets à profit une solide expertise en pilotage de projets complexes, développement de solutions data-driven et optimisation des processus décisionnels. Fort d'une expérience significative dans le secteur des énergies renouvelables, je suis également enthousiaste à l'idée de relever des défis dans d'autres secteurs, où mes compétences en data peuvent contribuer à créer de la valeur.

✍️ Compétences clés

- Programmation : Python, SQL, DAX, Scala Spark, Bash, VBA

- Analytics : Microsoft Fabric, Databricks

- BI et Data Visualization : Power BI, PBI Embedded, Dax Studio, Excel

- Cloud et DevOps : Azure (VM, Databases, Blob Storage), Docker, Streamlit, FastAPI

- Modélisation de données : Modèles en étoile et en flocon, Séries temporelles, Machine Learning

- Gestion de projets et collaboration : Cadrage, recueil des besoins, communication des résultats

✍️ Expérience professionnelle

☀️ Générale du Solaire

J'ai supervisé l'architecture data et les outils de reporting, améliorant ainsi la gestion des centrales solaires et l'efficacité des processus internes.

🌀 ENERCON Services Western Europe

J'ai développé des modèles prédictifs et des rapports analytiques pour optimiser le suivi opérationnel des éoliennes et la planification des ressources.

💯 Pourquoi collaborer avec moi ?

Je suis motivé par les défis complexes où l’analyse des données peut réellement transformer les processus de décision.

Mon approche pragmatique et ma capacité à fournir des solutions sur mesure font de moi un partenaire idéal pour des projets nécessitant une expertise en data science, BI, et DevOps.

Je suis prêt à vous aider à tirer le meilleur parti de vos données et à améliorer l'efficacité de vos opérations.

N'hésitez pas à me contacter pour discuter de vos besoins en données et voir comment je peux contribuer à votre succès.

Industry field of expertise

Languages

French
Native or bilingual
English
Fluent

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km), Lille (up to 100km), Compiègne (up to 100km), Lyon (up to 100km), Reims (up to 100km)

Générale du Solaire
🌞 Azure Data Engineer / Responsable Reportings
ENERGY AND UTILITIES
March 2023 - Today (3 years and 3 months)
Paris, France
🚀 Responsabilités clés :
📊Gestion des outils de pilotage et reporting pour suivre la performance des projets solaires.
💰Préparation des budgets annuels (année N et N+1).
🛠️Administration et maintenance de l’architecture data (bases de données, ETL, clients API).
🖥️Veille technologique et recommandations pour améliorer les outils de gestion des données.
🔄Transformation des outils internes pour une meilleure efficacité.
🧑‍🏫Formation et support des utilisateurs pour garantir une adoption optimale.

🌟 Réalisations notables :
🏗️Mise en place d'une architecture de données robuste :
- 🔍Analyse des besoins pour comprendre les objectifs métiers.
- 🛡️Gouvernance des données et sélection des technologies adaptées (Azure, ETL, datalakes).
-📡 Intégration des systèmes et contrôle qualité des données.
🌍Optimisation des performances des centrales solaires :
- 📊 Développement d’outils Power BI pour analyser la production et identifier des stratégies d’amélioration.
-⚡ Validation et suivi des KPI clés.
📑Automatisation administrative:
- 📂 Optimisation de la gestion des contrats et de la facturation.

🔑 Compétences clés :
🌐 Programmation : Python, SQL, DAX, M
☁️ Cloud : Azure (Blob Storage, Databricks, VM, etc.)
📊 BI et visualisation : Power BI, DAX Studio, Excel
🔄 ETL et CI/CD : Docker, Cronjobs
🛠️ Modélisation des données : Modèles en étoile et en flocon
📡 Data science : Séries temporelles, Machine Learning, DataViz
SQL Server Power BI DAX Microsoft Azure Microsoft Fabric Microsoft Excel Gestion de projet Python Bash Powershell GitHub Modélisation des données
ENERCON
Développeur Power BI / Data Analyst
ENERGY AND UTILITIES
February 2020 - January 2023 (2 years and 11 months)
Paris, France
📊 Mise en place de différents rapports Power BI sur le suivi :

✅ de la fréquence des pannes d'éoliennes
✅ de la productivité et l'efficacité des opérateurs
✅ de la charge de travail (en retard et future)
✅ des temps de trajet en camion
✅ de la qualité des réparations effectuées par les opérateurs
✅ de la sous-traitance
✅ et plusieurs autres rapports.

📊 Mise en place d'un modèle (de Machine Learning) de prédiction de la charge de travail en heures-hommes.

📊 Cadrage : recueil du besoin, échanges et ajustements
📊 Collecte de la donnée : à partir de sources multiples
📊 Nettoyage des données
📊 Modélisation et calcul de KPI : modèles de données en étoile et en flocon
📊 Dasboarding : mise en forme de la solution (rapport Power BI)
📊 Diffusion et communication : analyses et recommandations

📊 Projets réalisés dans un environnement international.
Microsoft Power BI Python SAP Jupyter Notebook Microsoft Azure Gestion de projet Analyse de données Power Query Exploration des données Machine learning KPI
ENERCON
Data Analyst
ENERGY AND UTILITIES
September 2019 - January 2020 (4 months)
Paris, France
Mise en place d'une politique de qualité de la donnée :

☑️ Réorganisation et structuration des données
☑️ Définition de standards de création de la donnée
☑️ Définition des différents rôles durant le cycle de vie de la donnée
☑️ Mise en place d'un rapport de plusieurs indicateurs de suivi de qualité de la donnée sur Excel
Data gouvernance Recueil des besoins Microsoft Excel SAP VBA Cartographier les données