Yasmine - Développeur PYTHON

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

Data Engineer
Ciblo, Paris Mars 2019 – Juillet 2020
Mission : Pour la gestion des clients de Ciblo en marketing digital, je suis
intervenue dans un projet de prédiction de la note de satisfaction des clients
B2B à partir de leurs avis. Je suis également intervenue sur la préparation des
rapports mensuels pour l’analyse de la performance du business des clients B2B,
la création de campagnes Search et le test du moteur de segmentation
clientèle.
❑ Préparation des données : Prétraitement des textes (avis des clients) en
utilisant les techniques du Text Mining
❑ Modélisation : Prédiction des notes
o Développement des algorithmes en Machine Learning
(Régression logistique/ arbre de décision/ xgboost/ lightGBM)
o Tuning : Choisir les meilleurs paramètres pour chaque modèle
❑ Développement des rapports et tableaux de bord sur Tableau
❑ Data préparation et création d’objets métiers à partir des données
web
❑ Analyse et prévision des indicateurs de performance (ROI, …)
❑ Préparation des reportings mensuels pour les clients contenant des
analyses approfondies sur l'évolution de leurs business B2C ecommerce & Préparation de documents de conversion des analyses
et diagnostics en recommandations opérationnelles
❑ Création de campagnes Search sur Google Adwords
❑ Création de Check sur le moteur de segmentation clientèle de la
plateforme Spectro Commerce
Environnement technique : Trello, AWS, Hadoop, Scala, Python3, Dataiku, VScode, Pandas,
Numpy, Scikit-learn, Nltk, Spacy, Gensim, Gitlab, Kedro, workflow, check, data preparation,
Tableau Desktop 2018, Text Mining, Tokenisation, Lemmatisation, Stop words, Google
Adwords, SpectroCommerce
Méthodologie : Agile

Data Analyst
Arab Tunisian Bank, Tunisie Septembre 2018 – Février 2019
Mission: Dans le cadre d’un projet d’hyperpersonnalisation, je suis intervenue
sur l’élaboration d’un modèle statistique pour l’évaluation de la crédibilité de la
clientèle de la banque.
❑ Exploration des données en effectuant une analyse uni-variée de la
base de données contenant les informations sur la clientèle de la
banque
❑ Data préparation en utilisant des techniques statistiques
❑ Elaboration d’un modèle statistique pour l'évaluation de la crédibilité
des clients en utilisant l’algorithme régression logistique
❑ Évaluation des performances du modèle en utilisant la matrice de
confusion et la courbe ROC
❑ Développement d'une application web Rshiny afin de visualiser les
résultats, développement de reporting
Environnement technique : Jira, Python2, RStudio, dplyr, ggplot2, ROCR, gmodels, glm,
corrplot, shiny, Machine Learning
Méthodologie : Agile

Développeuse BI
Inexpert, Paris Octobre 2017 – Juillet 2018
Mission: Inexpert souhaitait mettre en place un système de tableau de bord
pour les consultants IT afin d’avoir une vision exhaustive et bien détaillée sur la
performance du service IT. Je suis intervenue sur la mise en place des
indicateurs, des rapports/tableaux de bord et des cubes d’analyses.
❑ Cadrage des besoins (Etude du modèle métier, Collecte des
besoins, ..) et recueil des besoins d’évolution avec les métiers
❑ Participation dans la rédaction des spécifications fonctionnelles et
techniques
❑ Conception et modélisation du Cube OLAP
❑ Développement ETL, data préparation
❑ Développement des rapports et tableaux de bord à usage BI
❑ Rédaction d’un document de stratégie de recette et des cahiers de
recette
❑ Supervision de la recette
Environnement technique : Jira, Microsoft SQL Server, Microsoft SSIS, IBM Cognos BI (10.2.2),
Framework Manager –Transformer, Analysis Studio, Report Studio, Ingestion de données,
data preparation, Reportings
Méthodologie : Méthode GIMSI