Donald - Data Analyst SAS ENTERPRISE GUIDE

EXPERIENCES PROFESSIONNELLES

MUTUELLE BLEUE : Depuis JAN 23.
Data Analyst/ Développeur SAS.
Analyse et consolidation des données sources de la plateforme décisionnelle (données Mutuelle Bleue
et des délégataires) ;
Amélioration de la qualité des données (mapping et modélisation des données via WPS/SAS) ;
Automatisation des processus d’intégration (WPS/SAS > SQL > SUADEO) ;
Documentation technique des programmes d’intégration (SAS ; SQL) ;
Assistance technique au projet réglementaire du Fichier des contrats d’assurance vie (FICOVIE)
Extraction et qualification des données Ficovie lot 1 et lot 2 de Mutuelle Bleue et des délégataires Ucr,
Adep et April pour l’envoie à la DGFIP (SAS/WPS);
Mise à jour du cahier de charges relatif à FICOVIE ;
Réponse aux demandes d’études et d’extraction métier (Analyse commercial, Données Contrôle de
Gestion…).
Environnement technique : SAS, SQL,WPS, SUADEO.

DIRECTION DU MINISTERE DE L’ECONOMIE DES FINANCES ET DE LA RELANCE : FEV 22- MAI 22.
Data Analyst/ Développeur R : Refonte Application Cœur Métier.
Appui à la conception de la nouvelle application R dédiée au MVP, dépouillement des réponses aux
enquêtes conjoncturelles pour la publication d’études de conjoncture ;
Développement de fonctions structurées en packages R, répondant aux spécifications des User Stories
décrites sous gitlab en écho aux spécifications préalablement définis ;
Livraison de codes structurés en packages avec un Rcheck à « 0 error, 0 warning et 0 notes accompagné de
tests unitaires en vue de la mise en production par le métier ;
Exécution de la prestation en mode agile en suivant la méthode agile scrum et en s’inscrivant dans le rituel des cérémonies en place (poker planning, daily meeting, etc.) et des délais des sprints.
Environnement technique : R studio, Gitlab.

MAAF – MARKETING- CONNAISSANCE CLIENTS : AOUT 21- NOV 21.
Data Analyst/ Data Scientist.
Conduire des études stratégiques et développer des traitements de données clients identitaires et
comportementales : études statistiques ad-hoc, analyses de comportement client(résiliations avec ou sans
alertes opérationnelles, élaborations de modèles/segmentations/scores) ;
Définir et faire évoluer les règles de segmentation du portefeuille clients ;
Analyser les différents taux de mouvements du portefeuille clients (résiliation/déséquipement/
Souscription) ;
Mettre à jour le modèle de résiliation du portefeuille clients (modélisation logistique) ;
Cadrage de la note scientifique sur le calcul de la note de fidélité /volatilé.
Environnement technique: SAS EG SAS MACRO SAS SQL SAS VA.

CUBYN – CRM: AVRIL 21- MAI 21.
Data Analyst : Customer Success.
Analyser les différents data points des clients et s’assurer du bon parcours produit Cubyn ;
Comprendre les différents besoins clients et apporter des axes de solution et d’accompagnement sur l’utilisation du produit ;
Interagir avec les équipes Customer success sur les différents incidents rencontrés et manager les résolutions opérationnelles.
Environnement technique: SQL SERVER.

AVIVA – DATA FACTORY: FEV 21- MARS 21.
Data Analyst : Développement SAS.
Analyser et modifier les programmes SAS existants en vue d’un passage en production mensuelle par
l’actuariat des tables de calibration nécessaires aux exigences en Solvabilité 2 ;
Modifier les différents cahiers de charges résultants des procédures pour la documentation des programmes
construits ;
Vérifier les chaines de production et mise en recette des programmes.
Environnement technique: SAS EG, SAS STUDIO.

ENEDIS – Direction des Systèmes d’information- Pôle ICAM : SEPT 20- NOV 20.
Data Analyst : Projet PROMIS- Appui au pilotage GINKO M.
Assurer la coordination avec les différents SI et le projet PROMIS pour traiter les cas particuliers de migration;
Concevoir des requêtes d’analyse ou de mise à jour SQL et R permettant de débloquer la migration des points de livraison ;
Restituer et analyser les données à fin de reporting au management sur l’avancement global des travaux de migration.
Environnement technique: ORACLE SQL DEVELOPER, R, R STUDIO.

BANQUE DE FRANCE – Direction des Projets (DIPRO)- SPARE : OCT 19- AOUT 20.
Data Analyst : Mission Support Outils et Formation.
Assurer la formation des agents banque de France rattachés au service central des risques (SCR) sur le
logiciel SAS ;
Accompagner le SCR sur l’ensemble des produits statistiques destinés aux différentes entités bancaires ;
Analyser et enrichir les différents programmes SAS de production pour les collectes AnaCredit en vue de
fournir des reportings ponctuels et réguliers pour le service ;
Envisager de nouvelles solutions en data visualisation pour faciliter les différents processus AnaCredit
en vue d’optimiser la production pour les différents métiers : applications R Shiny.
Environnement technique: SAS EG, SAS MACRO, SQL, R, R SHINY

CELIO – Direction Marketing & CRM : MAI 19 - JUILLET 19.
Data Analyst : Customer Relationship Management et ciblage client.
Garantir la propreté et la qualité d’administration des données clients dans les différents systèmes
dans lesquels elles sont exploitées ;
Contribuer à la mise en œuvre opérationnelle des programmes CRM pour les ciblages et l’analyse
des performances ;
Fournir des KPI et analyses des comportements et insights permettant de développer la valeur
client (fréquentation, panier moyen, fidélité, engagement, satisfaction) ;
Produire les analyses permettant de développer la connaissance du comportement des clients.
Environnement technique: SQL SERVER 2018, SALESFORCE.

MALAKOFF MEDERIC HUMANIS – Direction Marketing –Marketing Analytics : SEP 18 - MARS 19.
Data Scientist : Etudes statistiques sur les dépenses en santé des assurés.
Exploration, analyse, construction et traitement de données sous SAS avec le langage SQL ;
Créations de Datamarts spécifiques au développement du projet : Datamart « Dépenses Santé » ;
Extraction d’indicateurs pertinents liés aux dépenses santé des salariés afin de mettre en place
des plans d’actions de prévention ;
Analyse descriptive et prédictive des RAC (Restes à Charge) en dépenses de santé dans le cadre
de la réforme 100% SANTE ;
Etude descriptive et prédictive de la corrélation entre l’absentéisme et les dépenses de santé ;
Création d’un tableau de bord sous un outil DataViz pour permettre aux différentes équipes « services
et de prévention » de mieux accompagner les clients.
Environnement technique: SAS, SAS SQL, R, QLICKVIEW.

CREDIT AGRICOLE ASSURANCES PREDICA– Direction Marketing – CRM: SEP 17- MAR 18.
Data Scientist: Customer Relationship Management : modélisation de la valeur de vie client.
Exploration, analyse, construction et traitement de données sous SAS avec le langage SQL ;
Création de Datamarts spécifiques au développement du projet ;
Segmentation RFM
Modélisation de la valeur de vie client (CLV) sous Python avec la libraire LIFETIMES ;
Réalisation d’un clustering de clients par la méthode ascendante hiérarchique;
Prévision des encours contrats par un modèle autorégressif (séries temporelles).
Environnement technique: SAS, SAS SQL, PYTHON, ANACONDA.
SAINT GOBAIN INTERSERVICES – Direction financière: SEP 16-AOUT17.
Analyste budgétaire et contrôleur de gestion.
Extraction, nettoyage et analyse des données clients et fournisseurs en vue d'optimiser le
suivi et la gestion budgétaire de la direction de la Formation;
Consolidation de ces données avec le contrôle de gestion ;
Provision et planification budgétaire pour l'année à suivre;
Tarification des nouvelles formations et réévaluation des tarifs des formations déjà existantes;
Pilotage de la formation en révisant les indicateurs de performance utilisés pour le suivi de l'activité.
Environnement technique: SQL SERVER, ACESS, SAP

AUTORITE DE CONTROLE PRUDENTIEL ET DE RESOLUTION (ACPR) – Banque de France:
MARS-SEPT 15.
Assistant statisticien règlementaire: Consolidation des données FINREP ET COREP pour alimenter le
template statistique CBD (Consolidated Banking Data) de la BCE.
Collecte des données FINREP et COREP;
Développement, maintenance et automatisation des programmes statistiques SAS pour les productions
semestrielle et annuelle des reportings consolidés FINREP et COREP;
Création des programmes de calcul des ratios prudentiels à destination d'organisations européennes et internationales;
Mise en place et développement de bases de données bancaires et financières;
Production de séries chronologiques sur les banques françaises provenant des bases comptables
ou prudentielles établies à partir des reportings obligatoires à l'ACPR;
Réalisation d'études statistiques sur les ratios prudentiels et les données COREP fournies sur les
banques françaises;
Méthodologie G-SIB de calcul des scores de systémicité et clustering des banques à échelle systémique sur ces critères d'identification.
Environnement technique: SAS ENTERPRISE GUIDE, SAS MACRO, SAS SQL.