CV/Mission d'Analyste spss freelance

Exemple de missions de Christel,
Analyste spss habitant Paris (75)

• Chef de projet Data Science / Machine Learning

  Data Rainbow, AHI ES Supermarché
  Jan 2023 - aujourd'hui

  Contexte : Dans le secteur de la grande distribution, AHI ES supermarché souhaite automatiser
  la détermination du prix de ses articles.
  Expertise fonctionnelle : cadrage du projet
  • Ateliers avec les métiers, construction du datalake représentatif du use case
  • Création de la méthodologie de travail
  Expertise technique : création de l’algorithme de prédiction du prix des articles
  • Configuration de l’environnement en mode parallélisé
  • Data crunching et data préparation
  • Statistique descriptive, analyse factorielle multiple et clustering
  • Entrainement de quatre modèles : Random Forest, SVM, XGBoost et le modèle ensembliste
  • Méthode d’entrainement : validation croisée, recherche des paramètres par grid search et
  bayesian optimization
  • Sélection du meilleur modèle, étude des résidus et marge d’erreur
  • Reporting et présentation aux métiers

  Environnement technique: Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TidyModels, ToParallel, Foreach, FactoMiner, Canva

• Chef de projet Datalab

  SGDBF (Saint Gobain Distribution Bâtiment France)
  Jan 2021 - Jan 2023

  Contexte : DATALAB, entité de la DSI chargée d’industrialiser, déployer, mettre en production et
  maintenir le run des projets Data Science, Machine Learning et Intelligence Artificielle.
  Expertise fonctionnelle : Coordinatrice de projets de bout en bout
  • 4 entités : équipe Métier, équipe Médiation, équipe Data Scientists et équipe Data Engineers
  • Scrum Master : mise en place de la méthodologie Agile/Scrum, garant de l’agilité au sein de
  l’équipe, organisation et animation des évènements SCRUM (sprint planning, sprint review,
  rétrospective), responsable du Jira Datalab
  • Product Owner Proxy : cadrage et formalisation des besoins de l’équipe Data Science (uses
  stories), animatrice des ateliers de grooming
  • Reporting de l’état d’avancement des projets
  • Veiller à la documentation et la mise à jour des documents des process techniques au sein de
  l’équipe : PSAT, DMEX, SFD, SPEC, documents projets sur Confluence
  • Suivi et participation aux projets dès la phase exploratoire afin d’anticiper la phase
  d’industrialisation
  • Assurer la visibilité de l’équipe au sein de la DSI SGDBF et auprès des métiers
  • Forte contribution à la cohésion et l’épanouissement de l’équipe
  Expertise technique : Responsable et suivi de l’ingestion des données
  • Planification et suivi accostage des tables : spec techniques $U
  • Recette technique des données lors de la migration sur Azure : scripts Python, job databricks,
  job CDSW
  • Recueil des nouveaux besoins, préparation et passage en comité d’architecture

  Environnement technique : Azure : ADLS, Databricks, Azure ML, Azure Data Factory, Hbase, Hive, Impala, flux Nifi, Hana, Sybase IQ, Python, Cloudera Data Science, Confluence Jira

• Chef de projet Data Science

  DGEFP(Délégation Générale à l’Emploi et à la Formation Professionnelle)
  Jan 2020 - Jan 2021

  Contexte : AGORA, projet qui a pour vocation à mesurer la performance pédagogique des
  formations multimodales ainsi que leur impact sur l’accès à la formation et les parcours comme
  sur l’insertion dans l’emploi.
  Expertise fonctionnelle : Conception de l’outil d’analyse de la qualité des données AGORA
  • Cadrage du projet Qualification des données AGORA : identification des interlocuteurs,
  animation des ateliers de travail pour le recueil du besoin métier, rédaction des comptes
  rendus et validation avec les métiers
  • Création de la méthodologie de travail adapté au besoin et à l’environnement
  • Planning, jalons et gestion des risques
  • Proposition des scénarios du dispositif adéquat adapté à l’environnement existant, échanges
  et validation
  • Chiffrage des différents scénarios et du projet
  • Échanges avec les architectes et participation à la configuration des environnements
  Expertise technique : création de l’outil d’analyse de la qualité des données AGORA
  • Installation du Client Microsoft R / Microsoft R Open
  • Configuration du protocole de communication avec le Serveur via RevoScaleR
  • Création et évolution des scripts d’analyse de données et automatisation
  
  • Tests unitaires
  • Création des indicateurs de qualité des données

  Environnement technique : SQL Server Machine Learning Services, Microsoft Client R, Power BI

• Expertise Machine Learning et Dataviz.TALAN SOLUTIONS
  Jan 2020 - Jan 2020

  Operational Intelligence via analyse vidéo : solution BI temps réel alimentée par des KPI produits
  par un moteur d’analyse vidéo. Projet amélioré dans le contexte du Coronavirus pour limiter le
  nombre de personnes dans les espaces filmés, surveiller l’application des distanciations et
  estimer le temps d’attente dans des espaces via une approche Machine Learning
  • Expertise Dataviz et Data Science : pilotage et supervision d’un consultant
  • Construction du Data Lake, Data crunching et automatisation
  • Développement d’algorithmes d’apprentissage
  • Création des tableaux de bord

  Environnement technique : Machine Learning Services, SQL Server, R, Power BI

• SNCF TRANSILIEN
  Jan 2018 - Jan 2019

  COMOB (Connaissance de la Mobilité), 900 utilisateurs inscrits, plus de 70 utilisateurs
  connectés par mois : application intranet qui donne une vision sur le trafic, l’évolution des flux
  voyageurs, la qualité de service, la lutte anti-fraude sur le réseau Transilien
  • Pilotage de la migration de l’outil sur une nouvelle plateforme Azure : principale interlocutrice
  métier avec la DSI, gestion des risques, gestion du planning et suivi des coûts
  • Experte Data Viz : Benchmark des outils Data Viz - Pilotage de la migration de l’outil vers un
  nouvel outil de Data Viz
  • Data Science : programmes et analyses ad hoc pour répondre à des besoins d’estimation du
  trafic
  • Animation d’ateliers et formation des métiers

  Environnement technique : Agile, Data Lake Hadoop et Plateforme Azure, SAS Guide, SAS to Hadoop, SAS VA, R, PowerBI

• Data Scientist KLEPIERRE
  Jan 2018 - Jan 2018

  Mise en place de modèles prédictifs sur la consommation d’énergie dans des centres
  commerciaux du groupe et optimisation des commandes (chauffage/climatisation) pour améliorer
  l’expérience client et optimiser la consommation
  • Analyse des données historiques de consommation énergétiques et des relevés
  météorologiques
  • Démonstration qu’il est possible de proposer des réglages optimisés de la GTC
  • Modélisation de la consommation électrique
  • Création des tableaux de bord et proposition des axes d’amélioration
  • Présentation et échange avec les métiers

  Environnement Microsoft Azure (Azure ML, Azure Data Lake Store, Power BI…)

• Data Scientist

  Kafka Stream - Cassandra
  Jan 2017 - Jan 2017

  INNOTHERA
  Optimisation de la campagne de ciblage marketing d’un produit sur le territoire français
  • Cadrage et chiffrage du projet
  • Construction du Data Lake représentatif du besoin métier
  • Data Préparation et Data Crunching des données
  • Analyse exploratoire et profilage des clients
  • Analyse prédictive et déduction des facteurs impactant le chiffre d’affaires
  • Proposition de recommandations et présentation à la Direction
  
  EISTI
  Animation de formations Data Science
  • Préparation et rédaction des cours d’analyse de données en Master II
  • Animation des cours : méthodologie et étapes d’analyse en data science, explication des
  modèles de machine Learning illustrés d’exemples.
  • Présentation et utilisation du framework Spark : Spark MLlib
  • Préparation et animation d’un TP pour la mise en pratique de quelques modèles de Machine
  Learning sur un cas concret
  TALAN
  Talan IA : développement d’une solution automatisée de Machine Learning :
  • Data Scientist, responsable des développements du lot « Apprentissage non supervisé »
  • Optimisation d’algorithmes d’apprentissage non supervisé : critères de convergences,
  validation croisée, sélection et paramétrage des modèles

  Environnement technique : R, Spark MLlib, Tableau Software

• Data Engineer

  Jan 2017 - Jan 2018

  Refonte du SI – Socle Import/Export : Développement d’une application Import-Export qui permet
  l’enregistrement et le contrôle des courriers à l’international
  • Développement des web services pour l’envoi des informations vers le front et la récupération
  des informations depuis le front
  • Post et récupération des flux de données via des bus kafka
  • Création, Lecture et écriture au fil de l’eau dans des tables Cassandra et Sybase
  • Industrialisation : déploiement continue via les jobs jenkins et analyse des logs Spark

  Environnement technique : Agile SCRUM – Scala – Spark Streaming- Spark Sql – Sybase

• Consultante Data Science

  SNCF – TRANSILIEN
  Jan 2016 - Jan 2017

  CAB TENDANCE : outil d’estimation du trafic et des flux voyageurs sur le réseau Transilien
  • Développement des scripts d’estimation des flux voyageurs
  • Qualification et pilotage des indicateurs de mesure de trafic : KPI évolutions du trafic, rédaction
  des livrables mensuels et trimestriels
  • Pilotage de la campagne de vérification des compteurs automatiques : échanges avec
  l’institut, organisation et planification, recettes, analyse des données et présentation des
  résultats
  • Recueil du besoin et création des tableaux de bord
  • Animation et coordination des ateliers de forma...

• AÉROPORTS DE PARIS
  aujourd'hui

  Smart Airport : prédiction et optimisation du temps d’attente des taxis en aéroport et optimisation
  de l’utilisations de parking
  • Définition des uses cases métier et analyse des données
  • Rédaction de l’expression de besoin
  • Participation à la construction du Datalake
  • Data Crunching et automatisation
  • Développement d’algorithmes d’apprentissage
  • Création des tableaux de bord

  Environnement technique : Cloud Data Plateforme Azure (Azure ML, Databricks) - Tableau Software - Méthodologie Agile – Scrum Product Owner / Full Data Stack