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Mohamed CondeMC

Mohamed Conde

Data Analyst - Consultant Business Intelligence

€600/day
Paris, FR
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Mohamed

Data Scientist avec une forte orientation BI et métier, je dispose d’une expérience
multisectorielle (télécom chez Orange, retail chez Auchan, RH & reporting chez BNP
Paribas Cardif), qui m’a permis d’intervenir sur des problématiques variées : modèles de
churn et d’appétence, optimisation des stocks, reporting RH stratégique.
Ma double compétence en modélisation statistique (Python, R, machine learning) et en pilotage
de la performance via la BI (SQL, Power BI, data warehouse) me permet de transformer les
données en leviers opérationnels et décisionnels pour les métiers.
  • French

    Native or bilingual

Can work on-site
Paris (up to 50km)

Experience

  • BNP Paribas Cardif
    Data Analyst - Consultant Business Intelligence
    April 2024 - January 2025 (9 months)
    Conception et implémentation d'un data warehouse RH consolidant des données multi-sources. Développement de dashboards Power BI dynamiques (turnover, rémunération, RPS, succession) avec sécurisation des accès via RLS. Tests fonctionnels (validation des indicateurs, cohérence intersources), déploiement via Power BI Service, et accompagnement des équipes RH.
  • AJC Formation
    Stage Formation Maîtriser les Fondamentaux de la BI et du Big Data
    September 2023 - January 2024 (5 months)
    Extraction et transformation de données (CSV, JSON, XML, API REST)
    Automatisation des flux ETL avec Talend, alimentation d’un DWH sous SQL
    Server.
    Modélisation en étoile/flocon et conception de dashboards interactifs (Power BI,
    Tableau, Qlik Sense, MicroStrategy, SAP BO).
    Introduction aux services Azure : Data Factory, SQL DB, Synapse, Storage.
  • Auchan Retail France
    Data Analyst BI
    November 2016 - September 2022 (5 years and 10 months)
    Traduction des spécifications fonctionnelles en analytique BI Conception d'un data Warehouse et automatisation des flux de données fiables et évolutifs via des outils ETL. Implémentation de requêtes SQL avancées pour assurer la qualité, la cohérence et la performance des données. Analyse de KPIs : CA global, par rayon et par famille, taux de transformation, pertes liées aux casses ou à la DLC Conception de Dashboard interactifs et dynamiques sous Power BI Développement de modèles prédictifs : Segmentation des clients selon leur comportement d'achat ou d'interaction sur l'ensemble des canaux disponibles

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    2022
    et
  • Master 1
    UNIVERSITE PARIS
    2011
    Master 1

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