About Ikel
Data Engineer & Data Analyst avec 2 ans d’expérience en production, j’interviens sur l’ensemble de la chaîne data : construction de pipelines cloud-native (AWS, Snowflake, Airflow, PySpark), modélisation, analyse et restitution via des dashboards actionnables (Power BI).
Expérience en intégration de solutions IA génératives (RAG, LangChain) et en analyses avancées (segmentation client RFM, clustering KMeans).
Diplômé d’un Master Big Data & ML — EFREI Paris (2025).
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- GeneraliIngénieur DataAugust 2023 - September 2025 (2 years and 1 month)Paris, FranceConception et industrialisation de la chaîne de données marketing, de l'ingestion des sources jusqu'au pilotage des indicateurs par les équipes métier.Conception et élaboration d'un outil de mesure de la performance marketing dans un environnement big data (Hadoop, Snowflake) : définition des indicateurs avec les équipes métier, modélisation des jeux de données et restitution.Développement et automatisation de la chaîne de traitement des données via PySpark, Snowpark, Python et Dataiku : ingestion multi-sources, transformation, contrôle de la qualité et mise à disposition des données auprès des équipes CRM.Calcul et suivi des KPIs marketing (taux de conversion, taux d'ouverture, churn, rétention), restitués via des reportings Power BI dynamiques permettant aux équipes de piloter leur performance en autonomie.Analyse et segmentation comportementale des clients (historique d'achat, trafic digital, engagement campagne) pour affiner le ciblage des campagnes Salesforce et identifier les populations à fort potentiel.Production d'analyses statistiques et de recommandations actionnables à destination des équipes métier : segmentation RFM, scoring d'engagement, mesure de l'impact des campagnes.Environnement : Snowflake, Hadoop, PySpark, Snowpark, Python, Dataiku, SQL, Power BI, Salesforce, Airflow, Git
- WeAreMUSHAI Data EngineerFebruary 2026 - May 2026 (3 months)Paris, France• • Conception et déploiement d'une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) : indexation vectorielle, retrieval sémantique et génération via OpenAI GPT-3.5 pour un chatbot spécialisé en transition écologique.• • Structuration et préparation du corpus documentaire : netoyage, chunking, évaluation de la qualité des données et optimisation du pipeline LangChain pour des réponses précises et pertinentes.
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- Snowflake Data EngineeringSnowflake2026
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