À propos de Christele
J'ai 15 ans d’expérience professionnelle dans l’informatique. J'accompagne vos équipes dans les projets orientés data: acquisition des données dans un datalake , ingestion des données (Cloud Azure) et consommation par des applications tierces. J'analyse, explore des données afin de mieux les valoriser. Je pilote, supervise et organise des équipes transverses et techniques au travers des projets d'industrialisation. Dotée de curiosité, d’esprit d’équipe et d’autonomie, Je suis orientée solution.
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Accepte de travailler sur site
Sèvres (jusqu’à 15 km)
Expériences
- SAURChef de projet DatasciencesENERGIEfévrier 2021 - Aujourd'hui (5 ans et 3 mois)- Mise en place du RFP pour le choix du Datalab: Dataiku- Création de modèles de machine pour la prédiction des débits d'eau entrant dans une station d'épuration, pour la détection des criticités des canalisations.- Sessions de formation des utilisateurs métier
- HeinekenChef de projet: pilotage du DatalabVINS & SPIRITUEUXjanvier 2020 - mai 2020 (5 mois)Rueil-Malmaison, France- Acquérir les données pour le Datalake- Mettre en place le comité de pilotage avec toutes les parties prenantes: métiers, infrastructures et sponsor- Organiser le plan de transition de l’étape projet vers le RUN- Piloter la migration de SAP BW vers SAP BW/4HANA: projet groupe- Accompagner les utilisateurs metier à l’utilisation de la nouvelle plateforme- Déployer le projet de performance des commerciaux- Superviser les projets datascience: POC sur le CHURN des clients, prévision des ventes
- SAP FRANCEData ScientistHIGH TECHjanvier 2017 - juillet 2019 (2 ans et 7 mois)Paris, France- Implémenter les algorithmes de détection d’anomalies et benchmark d’explications (REFOUT)- Comprendre et expliquer le caractère déviant des valeurs anormales- Utiliser les tests statistiques tels que Welch, Kolmogorov pour expliquer les contrastes- Encapsuler les algorithmes de machine learning natives de SAP HANA en R et Python- Deployer, exposer et consommer les librairies ML de SAP HANA- Visualiser les larges ensembles de données- Apporter du support technique aux data scientist pendant la phase exploratoire des données- Autonomiser les data scientists pour la creation et mise en service des machines virtuelles dans Azure- Proposer un environnement propice pour le déploiement et l’évaluation des models- Modéliser des algorithms (classification, logistic regression …) base on SAP Predictive AnalyticsEt sur Azure ML
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Formations
- Certification Data SciencesEcole Polytechnique Executive Education2018
- Ingénieur en informatiqueEcole Polytechnique Universitaire Nice Sophia Antipolis2002
Certifications
- Data scientist starterEcole polytechnique Executive Education2018