Data Scientist freelance : Premiers profils dispos et dernières missions mises en ligne

Exemple de missions de Soumeya,
Data Scientist habitant les Hauts-de-Seine (92)

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

D’Oct. 2019 à ce jour Data Scientist/ Data engineer
La Banque de France
SAS to R : Projet de migration des traitements SAS vers R. Au sein d’une équipe de 3 personnes avec
l’utilisation de méthodologie Agile.
Mise en œuvre
 Participation aux travaux de conception et modélisation des données dans le DATALAKE
 Accompagnement des utilisateurs au travers d’animation de travaux pratiques et de formation
 La diffusion de quelques articles dans la communauté R de la Banque de France
 Gestion de la relation utilisateur (statisticien) sur R et BigData
 Conception/ Développement/ Recette/ Suivi de production
Environnement technique : R project, Jira

D’Avr. 2018 à Aout.2019 Data Scientist
Groupe Saint-Gobain
Saint-Gobain Distribution Bâtiment France (SGDBF)
Projet Vision 360° : Projet marketing de construction d’une application donnant une vision 360° du
client (Customer Value, Segmentation, Analyse des paniers). Au sein d’une équipe de 4 personnes
avec une initiative de mise en place d’une méthodologie Agile.
Mise en œuvre
 Recueil des besoins
 Études des demandes auprès du client
 Analyse de faisabilité
 Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques
 Prise en charge du développement de scripts R/python (Arbre de décision XGBoost)
 Création des datamarts pour chacun des thèmes (Customer Value, Chiffre d’affaire,
Segmentations, Analyse des paniers, Analyse par type de client, …)
 Tests unitaires
 Accompagnement à la recette métier
 Mise en production des thèmes
 Industrialisation du modèle Data science.
Environnement technique : Datalake Cloudera Data Science Workbench, R project, Python,
Pyspark, Hue, Hive, Impala, squirrel sql, dollar Universe, Jira

Formation Text Analytics : théorie et pratique
Mise en œuvre
 Rédaction du support de la formation
 Préparation des exercices et des exemples d’application
 Animation des ateliers de formation
Environnement technique : IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Text Analytics

Mars. 2018 Data Scientist
Air France
Projet POC d’avant-vente : Affectation automatique des mails aux différents services concernés

Mise en œuvre
 Analyse textuelle,
 Création du dictionnaire
 Catégorisation des verbatims
Environnement technique : IBM SPSS Text Analytics

De Janv. 2018 à Fév.2018 Data Scientist
Saint-Gobain
Projet benchmark des solutions Data Science : Comparaison et analyse des outils data science afin de
choisir l’outil le plus adapté à l’environnement Big Data existant

Mise en œuvre
 Comparaison de la performance des outils selon une grille de critères requis
 Reproduction des flux métiers dans chacun des outils testés
 Animation des ateliers avec les métiers et transfert des connaissances sur les outils
Environnement technique : DATAIKU, IBM SPSS Modeler, SAP HANA studio

De Déc. 2017 à Mai. 2018 Data Scientist
Edifixio
Projet interne de Data Science : Au sein d’une équipe de 5 personnes (Collaborateurs indiens), création
d’une application qui analyse les réseaux sociaux : typologie des publications gagnantes sur Facebook,
recommandation sur la rédaction des publications (inclut l’analyse de la concurrence)

Mise en œuvre
 Pilotage des équipes en Inde + management d’un collaborateur data scientist (suivi
hebdomadaire, réunions, estimations des tâches, chiffrage)
 Scraping des publications sur Facebook et twitter
 Analyse exploratoire des publications
 Étude de différents modèles de data science
 Création d’un dashboard (R shiny) qui permet d’analyser les publications Facebook
 Configuration d’un serveur R shiny et mise à disposition de l’application (adresse IP publique)
avec des droits d’accès
Environnement technique : R project, R shiny, IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Text Analytics

De Oct. 2017 à Déc 2017 Data Scientist
SMCP
Projet segmentation clients : Répartir les clients dans des segments afin de lancer des campagnes
marketing

Mise en œuvre
 Segmentation des clients
 Analyse du parcours client
Environnement technique : R project

De Oct. 2016 à mars. 2017 Data Scientist
Rexel
Projet Modélisation : Modélisation des ruptures de stock

Mise en œuvre
 Test de plusieurs modèles et étude des solutions
 Création d’un nœud SPSS basé sur un modèle statistique
Environnement technique : R project, IBM SPSS Modeler

De Fév. 2016 à sep. 2017 Data Scientist
Leroy Merlin
Projet Vision 2025 : Au sein d’une équipe de 3 personnes, détection des principaux axes de
changement dans la stratégie de l’entreprise en 2025 en se basant sur les réponses des collaborateurs
au questionnaires proposés par l’entreprise.

Mise en œuvre
 Analyse textuelle, création des dictionnaires, catégorisatio...