Description

J’aide les équipes marketing, produit et commerciales à mieux comprendre leurs données, structurer leurs KPI et prendre des décisions plus fiables.

Mon rôle : clarifier les besoins métier, fiabiliser les indicateurs, analyser les comportements clients et transformer la donnée en éléments simples et actionnables.

Disponible à Brest ou en full remote.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle limitée

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Brest (jusqu’à 30 km), Paris (jusqu’à 10 km), Rennes (jusqu’à 10 km)

Arkea
AMOA Data
BANQUE & ASSURANCES
décembre 2025 - février 2026 (2 mois)
29490 Guipavas, France
Contexte

Mission courte au sein d’une équipe en charge de tableaux de bord décisionnels liés aux indicateurs risques.
Objectif : clarifier les besoins métiers, analyser les données disponibles et fiabiliser les restitutions utilisées en pilotage.

Réalisations

• Analyse et reformulation des besoins métiers autour des indicateurs risques
• Exploration des données sources et évaluation de leur cohérence
• Analyses SQL en appui à la compréhension et à la validation des restitutions
• Clarification et formalisation de certaines règles de gestion implicites
• Contribution à la conception de tableaux de bord simples et adaptés aux usages réels
• Travail en coordination avec équipes métier et data

Résultats

• Meilleure compréhension des indicateurs par les utilisateurs
• Réduction des ambiguïtés dans les restitutions
• Amélioration de la fiabilité des analyses décisionnelles

Environnement fonctionnel

Gestion des risques décisionnels et reporting analytique en environnement bancaire

Environnement technique

SQL, Starburst, Oracle Analytics Cloud (OAC Dataviz), modélisation en schéma en étoile
SQL Data visualisation Analyse des besoins métiers Oracle Dataviz Tableaux de bord
BNP Paribas
Consultant - Data Analyst senior - Qualité des données & aide à la décision
BANQUE & ASSURANCES
juillet 2023 - octobre 2024 (1 an et 3 mois)
Paris, France
Contexte

Mission au sein du département Climate Analytics & Alignment dans un environnement réglementaire exigeant.
Les indicateurs ESG produits étaient utilisés à la fois pour le reporting réglementaire et le pilotage stratégique interne.
Objectif : fiabiliser et sécuriser des indicateurs complexes issus de sources multiples afin d’en garantir la cohérence et la lisibilité décisionnelle.

Réalisations

• Analyse complète de la chaîne de transformation des données (de la source à la restitution)
• Diagnostic des incohérences, écarts de calcul et biais potentiels
• Recalcul et harmonisation d’indicateurs environnementaux multi-sources
• Formalisation des règles de gestion et documentation de la traçabilité
• Mise en place de contrôles qualité pour sécuriser les restitutions
• Conception de tableaux de bord Power BI orientés pilotage stratégique

Résultats

• Stabilisation d’indicateurs utilisés en reporting réglementaire sensible
• Amélioration de la transparence sur les règles de calcul
• Réduction des écarts d’interprétation entre équipes métier et data
• Renforcement de la fiabilité du dispositif décisionnel ESG

Environnement fonctionnel

Indicateurs ESG multi-sources, reporting réglementaire, pilotage stratégique

Environnement technique

SQL, Python, Power BI, Jupyter Notebook
SQL Microsoft Power BI Python Gouvernance et qualité des données Analyse exploratoire des données
QWANT
Data Analyst
HIGH TECH
juin 2022 - février 2023 (8 mois)
Nice, France
Contexte :
Intervention au sein des équipes Produit et Marketing afin de structurer la lecture des usages du moteur de recherche.
Les indicateurs d’usage étaient hétérogènes et peu stabilisés, rendant difficile le pilotage de l’évolution produit et des actions marketing.

Réalisations :
• Analyse des besoins des équipes
• Définition et structuration des KPI liés aux usages (sessions, clics, requêtes, engagement)
• Exploration et analyse des logs utilisateurs pour comprendre les comportements réels
• Mise en cohérence et stabilisation des indicateurs existants
• Automatisation d’analyses récurrentes en SQL
• Refonte et amélioration des dashboards utilisés en pilotage

Résultats :
• Amélioration de la lisibilité des indicateurs d’usage
• Réduction des écarts d’interprétation entre équipes
• Mise à disposition de tableaux de bord plus fiables et exploitables
• Meilleure capacité des équipes à piloter sur des données stabilisées

Environnement fonctionnel :
Analyse comportementale utilisateurs, KPI produit, pilotage marketing

Environnement technique :
SQL, Apache Zeppelin, Kibana, Confluence, Jira
SQL Big Data Kibana Atlassian JIRA Atlassian Confluence