Sedrix V.

Dans le cadre de la dynamique de transformation digitale, j'ai récemment intégré l'équipe Analytics Factory chez Decathlon en qualité de Data Analyst, focalisé principalement sur le projet 'Onepay'.

Onepay, l'orchestrateur de paiement développé par Decathlon constitue l'épine dorsale de nos solutions de paiement, étant déployé tant pour les transactions en ligne que pour certains services en magasin.

En étroite collaboration avec le Group Product Manager de 'Onepay', notre mission centrale est d'optimiser la gouvernance du processus de paiement. À cette fin, nous avons élaboré à partir d'analyses de toutes les transactions financières à l'échelle mondiale, un outil de mesure des performances des partenaires de paiement ainsi que des différentes méthodes de paiement qu'ils proposent.

Ces indicateurs de performance étant observable sur l'ensemble des canaux( appli mobile, site web,...), nous permettent de prendre des décisions éclairées quant aux ajustements nécessaires, que ce soit au niveau des spécificités par pays ou des protocoles d'authentification client, pour ne citer que quelques exemples.

J'ai développé et mise en place toute la stratégie data de ce projet par:

- La création des jobs sur databricks ( config cluster, schedule, test unitaire) permettant le calcul et l'ingestion des KPI en base de données.

- La création et mises à jour automatiques des vues et action des dashboard disponible pour les end-user sur tableau online.

Au sein de l'équipe data intelligence, j'accompagne les différents collaborateurs dans l'utilisation de la data.

J'interviens principalement sur les problématique liés à la qualité et à l'expression de nos données internes mais mon périmètre d'action tant à varier en fonction des besoins clients.

Quelques projet réalisés:

-CRAWL QUALITY: Mise en place d’un système de monitoring d’alerte/KPI avec grafana permettant de visualiser en temps réel ou historiquement au travers de dashboard le détails du crawl des annonces récupérées sur différents sites d’annonces.

Les data affichées dans les dashboard sont collectées à partir de requêtes SQL depuis différentes base de données (PostgreSQL, MySQL).

Déploiement et intégration des visualisations en production dans une pipeline cicd via gitlab et Jenkins.

-SPOT PRICE: Construction d’un modèle statistique permettant l’accompagnement des professionnels en mobilité automobile (Free2move, BUVO,…) dans le pilotage de leurs canaux de vente. Mise en place sous python d’un système de simulation de rentabilité de points de vente basé sur l’ajustement des coefficients des variables (préalablement identifiées) contribuant le plus dans la valorisation d’un véhicule.

-CAR IDENTIFACTION: Construction d’un algorithme permettant d’obtenir toutes les informations constructeur d’un véhicule à partir d'une photo de sa carte grise. Mise en place d’une API python utilisant un algorithme d’OCR via AWS (service textract) afin de traiter les images de carte grise puis sauvegarde des résultats dans S3.

-DEDOUBLONNAGE : Construction d’un algorithme permettant la détection de « doublon » (annonces différentes qui font references à un même véhicule) sur des sites d’annonces comme leboncoin ou lacentrale. Création d’une base de donnée NEO4J (orientée graphe) puis évaluation des similarités entre annonces sous python.

-ESTIMATION COUVERTURE: Construction d’un modèle statistique prédisant le prix de véhicules destinés à une vente aux enchères en garantissant à l’apporteur d’affaire une perte maximale par lot de véhicules. Construction d’un modèle de machine Learning (gradiant boosting) sous python optimisé par validation croisée et déploiement du modèle dans un micro service Flask, application exécuté dans un docker.