About Stephanie
- Comprendre les problématiques des équipes métier
- Définir une stratégie pour répondre à ces problématiques
- Collecter, comprendre et nettoyer les données (Python, Pandas)
- Entrainer, tester et optimiser des modèles de machine learning (Logistic Regression, Clustering, LLM)
- Présenter les résultats
- Répondre aux demandes des équipes métier
- Collecter et comprendre les données
- Créer des kpis
- Présenter les résultats dans un dashboard (Google Looker ou PowerBI)
- Créer un flux pour lire et aggréger les données dans un datamart (SQL, ETL)
- Développer un projet avec Gitlab CI/CD
- Mettre le projet en production en l'intégrant dans un pipeline (GCP)
- Intégrer les évolutions du code
French
Native or bilingual
English
Fluent
Experience
- CarrefourData ScientistRETAIL (LARGE RETAILERS)July 2023 - July 2024 (1 year)Bruxelles, BelgiumProjet :Extraire les sujets et sentiments des verbatims clientsContexte :Carrefour est à l’écoute de ses clients et veut comprendre leurs commentaires pour mettre en place des plans d’action.Missions :
- Comprendre les problématiques des équipes customer excellence
- Tester l’utilisation de LLM pour la compréhension des verbatims
- Réaliser un dashboard
- Créer un flux de données pour la collecte et l’anonymisation des verbatims
Résultats :- Excellente performance du modèle qui trouve les bons topics / sentiments pour 90% des verbatims
- Gain de temps pour l’équipe customer excellence qui peut se concentrer sur les plans d’action.
- Communication en interne qui suscite l’intérêt d’autres équipes qui gèrent des verbatims.
- Industrialisation du projet
Environnement technique :Google Cloud Platform, Google VertexAI, Google PaLM, Python, SQL, Google Dataform, Google Big Query, Google Looker, Gitlab CI/CD, Name Entity Recognition - CarrefourData AnalystRETAIL (LARGE RETAILERS)January 2023 - December 2023 (11 months)Bruxelles, BelgiumProjet :Créer des kpis et réaliser un dashboard pour le programme de fidélitéContexte :Carrefour souhaite proposer à ses clients un programme de fidélité attractif.Missions :
- Comprendre les problématiques de l’équipe fidélité
- Créer des kpis pour comprendre la pertinence des promotions personnalisées
- Mettre en place un flux de données
- Réaliser un dashboard
Résultats :- Satisfaction de l’équipe fidélité
- Industrialisation du pipeline de données pour l’automatisation du dashboard
Environnement technique :Google Cloud Platform, SQL, Google Dataform, Google Big Query, Google Looker - CarrefourData ScientistRETAIL (LARGE RETAILERS)April 2022 - October 2022 (6 months)Bruxelles, BelgiumProjet :Migrer la création du réservoir d’offres personnalisées sur Google Cloud PlatformContexte :Carrefour propose chaque mois des promotions personnalisées à ses clients fréquents. Ce projet doit être migré vers Google Cloud Platform.Missions :
- Analyser l’algorithme et l’implémentation existants
- Ecrire le nouveau code pour la création des offres personnalisées en fonction des produits les plus fréquemment achetés par le plus grand nombre de clients.
- Tester les résultats obtenus
- Mettre le projet en production
Résultats :Le projet a été migré dans les délais sans interruption du programme de promotions personnaliséesEnvironnement technique :Google Cloud Platform, Google VertexAI, Python, Scikit Learn, Clustering
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- Data Science Career TrackSpringboard2019Data Science Career Track
- HSK level 5 Advanced MandarinConfucius Institute2010HSK level 5 Advanced Mandarin