Mathéo P.

Data Analyst avec près de 3 ans d’expérience en fintech immobilière, j’accompagne les entreprises dans la structuration, l’automatisation et la valorisation de leurs données pour piloter la performance business.

Expert en SQL et Python, je conçois des dashboards décisionnels (Power BI, Grafana, Metabase) utilisés au quotidien par les équipes dirigeantes, produit, marketing et commerciales pour suivre le chiffre d’affaires, l’usage produit et les KPIs clés.

Chez Qlower, j’ai :

-automatisé des processus data et fiscaux divisant par 3 les temps de production,

-structuré et centralisé un référentiel de KPIs partagé à l’échelle de l’entreprise, Sur mon espace Github personnel, vous pouvez consulter ce travail (avec l'intitulé "Portfolio-Dashboard-Qlower-Executif") :

-contribué directement à la génération de chiffre d’affaires additionnel via des analyses clients ciblées (segmentation, opportunités business, campagnes marketing data-driven).

J’interviens sur des missions de :

-structuration et fiabilisation de la donnée.

-automatisation de processus (Python / SQL),

-mise en place de reportings décisionnels,

-analyses business à fort impact opérationnel.

-A/B testing et machine learning (finalisation d'un projet de machine learning en cours).

Passionné par le secteur du sport, dans lequel je suis diplômé en marketing et management, je m’intéresse particulièrement aux problématiques de data appliquée à la performance sportive et à l’aide à la décision.

Mon expérience en fintech immobilière m’a permis de développer une expertise solide sur la valorisation des données clients et business.

J'ai également travaillé sur un projet de Machine Learning ayant pour but de prédire les salaires des joueurs NBA, sous l'intitulé "Projet-Machine-Learning-Prediction-Salaires_NBA":