CV/Mission de Développeur Open Data freelance

Exemple de missions de Baptiste,
Développeur Open Data habitant la Gironde (33)

Expérience professionnelle

EXPÉRIENCES & PROJETS
SUEZ - Data Analyst & Scientist 6 mois : 2025
• Extraction, nettoyage et comparaison de données météorologiques massives (Open Data ERA5Land,
MétéoFrance, Safran) via des requêtes complexes en SQL (PostgreSQL, base >1.5 To).
• Automatisation des pipelines ETL et optimisation des requêtes : réduction du temps d'extraction de 24h à 20 min.
• Modélisation : Développement de modèles de prévision (Random Forest) intégrant ces données traitées.
• Conception d'un outil d'aide à la décision (Dashboard interactif) et restitution pédagogique des résultats auprès
d'une équipe pluridisciplinaire (Hydrogéologues).
Bordeaux Métropole - Datathon "MetroData" (Data Analyst) Janvier 2026
• Analyse de données territoriales complexes pour définir des indicateurs de transition écologique et de transformation
sociale (gouvernance, égalité professionnelle, ESS).
• Croisement de bases de données (Datahub, ADEME, Enedis) pour la création de KPIs stratégiques (ex: potentiel
solaire, performance énergétique).
• Restitution des analyses (Storytelling) et présentation des résultats aux décideurs publics et privés lors d'un pitch
stratégique.
UBX : Open Data Singapour - Data Analyst / Développeur BI Janvier 2024 à Avril 2024
• Exploration statistique de jeux de données publiques (transports, logements HDB, population).
• Développement d'une plateforme web (Python, Dash, Plotly) intégrant des tableaux de bord dynamiques pour
visualiser les tendances sociétales.
• Automatisation de la génération de statistiques descriptives et intégration d'un algorithme de pricing immobilier en
temps réel (CatBoost).
CARREFOUR - Défi IA : Prédiction de réachat de produits Septembre 2024 - Février 2025
• Analyse de données complexes (85 millions de lignes clients/produits) pour développer un modèle statistique prédictif.
• Optimisation des recommandations client via des méthodes de deep learning (LSTM) et machine learning (LightGBM).
• Évaluation des performances avec la métrique Hit Rate @10, générant une augmentation de 7% du réachat.