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- BARCAREALSTATSData AnalystOctober 2025 - Today (9 months)📊 Description du projet :Ce projet a pour objectif de concevoir une plateforme d’analyse de données en temps réel dédiée aux performances des équipes du Real Madrid et du FC Barcelone, ainsi qu’à leurs joueurs.En s’appuyant sur l’API-Football, l’équipe met en place une architecture de données moderne (ELT + modèle en médaillon) permettant d’extraire, stocker, transformer et visualiser les informations sportives via BigQuery, DBT et Looker.Au-delà de l’analyse, le projet intègre un système d’automatisation intelligent : grâce à l’API OpenAI et à l’API X (Twitter), des messages sont générés et publiés automatiquement lors d’événements clés en direct (buts, cartons, changements, etc.), assurant une communication instantanée et enrichie par l’IA.Le tout est orchestré à l’aide de Docker, Kafka, et d’un suivi technique via VS Code Monitoring, garantissant la fiabilité et la performance de la solution.
- BNP Paribas personal finance,Data AnalystBANKING AND INSURANCESeptember 2023 - Today (2 years and 10 months)Paris, France• Automatisation des processus liés aux activités de crédit puis développement d'outils spécifiques pour la gestion et la prise de décision(Power automate, power BI, SharePoint, Excel, Python, Microsoft list, json)○ Extraction, nettoyage, transformation et ingestion des données avec python pour mise à disposition d'un tableau de bord avec Power BI pour le suivi de la production.○ Mise en place d'un workflow automatisé avec power automate , réduisant considérablement le temps de traitement des processus○ Création d'un outil d'analyse de relevé bancaire et d'un formulaire automatisé pour la prise en charge du pilotage des dossiers clients○ Résultat: gain de temps significatif et performance de 20% sur le traitement d'un dossier.• Évaluation des conseillers par les managers sur la qualité de la prise en charge téléphonique des clients ( Power Bi) .○ Manque de visibilité sur les réalisations d'évaluations de la qualité d'appel au niveau des centres de contact et relation client .○ Mise en place d'un tableau de bord présentant l'évolution des évaluations dans les centres d'appels sur les différents marchés .○ Résultat: Aide considérable à la prise de décision des directeurs de centres de contact client• Réalisation d'analyses marketing sur le routage et la segmentation client via Power BI, ayant contribué à une augmentation de +60 % du nombre de clients.• Analyse des besoins métiers et opérationnels, avec élaboration de cahiers des charges détaillés (spécifications fonctionnelles et techniques)• Adhésion aux principes AGILE et participation active aux réunions SPRINT et Documentation du projet, synthèse des travaux et présentation.
- SPIEData ScientistCIVIL ENGINEERINGMarch 2023 - September 2023 (6 months)FranceDans le cadre du contrat de déploiement des réseaux fibre optique en Normandie pour Orange, mise en place d'outils de data science pour optimiser les performances opérationnelles des chantiers et la qualité du réseau.• Exportation , préparation des données et création des visualisations pour le monitoring des activités les techniciens sur les différents sites d'opérations○ Centralisation, nettoyage et structuration des jeux de données via power query ( Excel/ Power Bi) et python ( via VS Code ou Azure notebook)○ Création de Dashboard dynamiques avec Power Bi pour la suivi de l'avancement des chantiers, l'analyse des taux de conformité ainsi que la détection des retards et alertes critiques○ Connexion de Power Bi à sharepoint Lists et OneDrive entreprise pour mise à jour automatique des sources des données○ Résultat: gain de temps significatif et performance de 20% et prise de décision plus efficace pour la direction .• Modélisation & Machine learning pour le développement de modèles prédictifs sous python .○ Régression linéaire et Random forest pour la prédiction des durées de chantiers sur les différents sites de la région normandie .○ Classification binaire/ XGBoost pour la détection des risques de non-conformité lors de la réalisation des opérations selon les normes. ○ clustering KMeans pour cartographier la typologie des zone d'intervention○ Résultat: contribution considérable sur la l'efficacité du travail sur les chantiers et optimisation de la planification des travaux des techniciens• Analyse des besoins métiers et opérationnels, avec élaboration de cahiers des charges détaillés (spécifications fonctionnelles et techniques)• Communication et Vulgarisation technologique pour rendre les concepts techniques plus accessibles aux métiers et à la direction.• Adhésion aux principes AGILE et participation active aux réunions SPRINT et Documentation du projet, synthèse des travaux et présentation.
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