Victor Pérot-Guillaume

- Extraction, transformation et fiabilisation de données multi-sources via SQL Server, avec optimisation des performances des requêtes.

- Structuration et modélisation de données relationnelles pour assurer la cohérence des indicateurs avec les référentiels du contrôle de gestion, avec un focus sur la performance et la scalabilité.

- Conception et déploiement de dashboards Tableau à destination du top management, de la finance et du contrôle de gestion, avec structuration de pipelines de données robustes et collaboration avec les équipes IT pour la validation et la mise en production.

Technologies : SQL Server, Tableau, modélisation de données, ETL, environnement on-premise.

- Mise en place d’une infrastructure cloud pour centraliser les données de ventes et de stocks.

- Développement d’un modèle de prévision automatisée des commandes, basé sur des données historiques et saisonnières, afin d’optimiser l’approvisionnement et limiter les ruptures (30% de rupture en moins).

- Mise à disposition de dashboards pour piloter l'activité.

Technologies : Python, Google Cloud Platform, BigQuery, Looker Studio, LookML, dbt, modélisation prédictive.

- Conception d’un algorithme de détection de churn (attrition client).

- Conception d’un modèle de prédiction de fidélisation client basé sur les caractéristiques personnelles et les comportements d’achat initiaux, ainsi que développement d’un score de mixité omnicanale permettant d’évaluer l’engagement multi-canal.

Technologies : Python, Snowflake, modélisation prédictive, scoring, analyse comportementale, Git.