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Yasmina SekalYS

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About Yasmina

🎯 Data Analyst expérimentée – GA4, BigQuery, Power BI | Ex-Chanel, L'Oréal, Withings

Consultante Data Tech depuis plus de 3 ans, j'accompagne les entreprises dans l'analyse de leur performance digitale, la construction de dashboards sur mesure, et l'exploitation avancée de leurs données (marketing, produit, CRM…).

Je conçois des modèles de données robustes et scalables pour permettre aux équipes (marketing, produit, direction) de piloter leur activité avec des insights fiables, actionnables et automatisés.

💡 Mon approche :

  • Structurer et fiabiliser vos données (modèle scalable, automatisation)
  • Mettre en lumière les insights actionnables via des dashboards clairs et impactants
  • Former vos équipes pour les rendre autonomes (SQL, data literacy, GA4)

🚀 Ils m’ont fait confiance : Chanel (1,5 an en mission), L’Oréal, Withings, Chronodrive…


🛠 Stack maîtrisée :

  • BigQuery, SQL, Python
  • Power BI, Looker Studio, Data Studio
  • GA4, Data marketing, e-commerce, tracking événementiel
  • APIs, ingestion automatique vers BigQuery
  • Cloud Functions / Cloud Run pour traitement automatique d'événements GCS, automatisation de pipelines

📈 Focus :
  • Architecture data GA4 → BigQuery (éviter le sampling, structure durable)
  • Détection d’anomalies dans SnowFlake
  • Organisation des dashboards pour les utilisateurs métier (clarté, performance, UX)


📍 Basée en France, disponible en remote ou sur site ponctuellement.
  • French

    Native or bilingual

  • Arabic

    Conversational

  • English

    Fluent

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

Experience

  • CHANEL
    Analytics engineer
    January 2024 - November 2025 (1 year and 10 months)
    Paris, France
    • Création de dashboards Power BI pour différents métiers (trafic, performance des campagnes, social media, navigation, contenu)
    • Construction d'un modèle de données GA4 dans BigQuery : scalable, documenté et adapté aux besoins d'analyse
    • Développement de pipelines de données automatisés (GCS → BigQuery) pour les données média et sociales (API Emplifi → BigQuery)
    • Réalisation d'analyses ad hoc pour éclairer des décisions stratégiques ou opérationnelles
    • Optimisation des coûts BigQuery (requêtes, stockage, architecture)
    • Montée en compétence des équipes via des formations SQL et data internes
    • Outils : Power BI, Google Analytics 4, GCP, Looker studio
    Microsoft Power BI SQL Google Cloud Platform (GCP) Google Analytics 4 Looker Studio
  • Elevate
    Consultante Data & Tech
    June 2022 - Today (4 years)
    Paris, France
    Consultante data analyst chez Elevate, j’interviens auprès de grandes entreprises (Chanel, L’Oréal, Chronodrive, Withings, etc.) pour les aider à mieux exploiter leurs données via la création de modèles de données robustes, de dashboards analytiques, et d’analyses ad hoc orientées business.

    Missions principales :

    Construction de modèles de données dans BigQuery, optimisation des coûts et documentation des pipelines.

    Développement de dashboards Power BI (performance commerciale, CRM, web analytics, social & média).

    Automatisation des flux de données via Google Cloud Platform ou APIs (GA4, Emplifi, Matomo...).

    Analyses ponctuelles sur les performances e-commerce, acquisition, conversion ou audience (B2B/B2C).

    Amélioration de la data quality (audit, scoring, détection d’anomalies, dashboards de suivi).

    Implication interne chez Elevate :

    Rédaction d’articles techniques internes pour capitaliser sur les bonnes pratiques data.

    Réalisation de REX (retours d’expérience) sur mes missions et partages réguliers avec les équipes.

    Participation aux entretiens de recrutement des profils data analystes.

    Accompagnement et montée en compétences de profils juniors.

    Référente technique sur plusieurs sujets data au sein du collectif.
    Microsoft Power BI Google Cloud Platform (GCP) Big Query Snowflake Python (langage de programmation)
  • ChronoDrive
    Data Steward / Data scientist
    July 2022 - November 2023 (1 year and 4 months)
    • Analyse des anomalies dans les données et remonté au pôle IT pour correction
    • Création d'un dashboard pour communiquer sur la data quality
    • Création d'un algorithme de détection automatique des anomalies dans les données et restitutions pour les métiers
    • Outil : Snowflake , Jupiterlab, Qlik Sense, Qlik view, Looker Studio

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  • SQL for Data Science Machine learning
    Scikit-learn
    SQL for Data Science Machine learning
  • Certificat reussite à l'examen "Fondamentaux marketing numérique" Introduction to Python for data analysis
    TOEIC
    Certificat reussite à l'examen "Fondamentaux marketing numérique" Introduction to Python for data analysis

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