Gaougaou Raphaël

Conception et développement de solutions data orientées métier : automatisation de reportings, dashboards KPI, traitements Python/SQL, contrôle qualité des données, connexions API et outils internes simples.

J’interviens sur des besoins concrets : automatisation de reportings récurrents, fiabilisation de fichiers ou flux de données, création de tableaux de bord, reprise de scripts Python existants, correction de traitements instables et structuration de scripts locaux en outils plus propres avec Flask, FastAPI, interface simple ou API interne.

Les sources de données peuvent être variées : fichiers Excel/CSV, exports CRM/ERP, bases de données, API, Google Sheets, outils internes ou flux récurrents.

J’interviens aussi sur des workflows métier avec Make, n8n, Python ou API : tri automatique, génération de rapports, alertes, classement de documents, préparation de dossiers ou automatisation de tâches répétitives.

J’ai également développé RGAnalyzer, un SaaS de reporting commercial qui transforme des fichiers de ventes CSV/Excel en rapports prêts à présenter avec KPI, graphiques, contrôle qualité et exports PDF, Excel et PowerPoint.

Développement de prototypes et projets internes autour de cas concrets : automatisation de reportings, suivi d’indicateurs, analyse de fichiers, extraction d’informations depuis des documents, tri automatique, alertes, génération de rapports et structuration de traitements récurrents.

Ces projets m’ont permis de travailler sur plusieurs briques réutilisables dans différents contextes métier :

· traitement et structuration de données avec Python ;

· analyse de fichiers CSV/Excel et exports métier ;

· création d’indicateurs et de restitutions exploitables ;

· automatisation de tâches répétitives ;

· extraction, tri et classement d’informations depuis des documents ou emails ;

· génération de rapports, dossiers de travail ou synthèses ;

· connexion entre outils via API, Make, n8n ou scripts sur mesure ;

· intégration ponctuelle de briques IA pour trier, résumer, qualifier ou contrôler des informations.

Ces travaux ont servi de base à des solutions plus abouties, dont RGAnalyzer, ainsi qu’à différents prototypes de workflows métier adaptables selon les besoins : qualification d’opportunités, suivi administratif, achats internes, classement documentaire, reporting ou préparation de dossiers.

Développement de solutions data et de modèles prédictifs en Python pour l’analyse et la prévision de données climatiques dans le cadre de projets énergétiques internationaux.

Travaux approfondis de modélisation statistique et de séries temporelles afin d’anticiper des tendances long terme et d’alimenter les processus d’aide à la décision.

Conception, maintenance et amélioration de pipelines de traitement automatisés (Python, SQL) pour la collecte, la transformation et la fiabilisation de données issues de sources multiples.

Traitement de grandes volumétries de données, mise en place de contrôles de cohérence et optimisation des performances des traitements.

Développement d’outils internes dédiés à l’analyse et à la réponse aux appels d’offres internationaux : recherche documentaire automatisée, extraction et structuration d’informations techniques à partir de corpus hétérogènes.

Collaboration étroite avec des équipes data, métiers et techniques dans un contexte international, avec des exigences élevées de qualité, de traçabilité et de robustesse des livrables.