Missions Airtable : De nombreuses offres déposées chaque semaine

Aperçu des missions de Ray Leonardo,
freelance AIRTABLE résidant dans les Hauts-de-Seine (92)

Ingénieur Data & Transformation Digitale
Horizons – Ingetis
juillet 2025 - août 2025
CDD courte durée, en tant qu’Ingénieur Data & Transformation Digitale chez Horizons – Ingetis, j𠆚i conçu un data hub cloud centralisé sur Supabase, destiné à unifier les données CRM, d�mission et financières de deux établissements scolaires.
J𠆚i automatisé les processus critiques grâce à des scripts Python / SQL combinés à des workflows Make et Airtable, ce qui a permis de supprimer plus de 80 % des tâches manuelles et de réduire de 30 % le délai de qualification des leads.
J𠆚i également développé des dashboards temps réel sur Grafana, connecté un pipeline reverse ETL avec Hightouch, mis en place une surveillance 24/7, et intégré les données de la téléphonie 3CX, assurant ainsi un pilotage opérationnel précis et réactif.
Supabase (architecture de base de données cloud)

Python & SQL (scripts d𠆚utomatisation)

Make & Airtable (workflows no-code / low-code)

Grafana (monitoring, visualisation temps réel)

Hightouch (reverse ETL)

Intégration téléphonie VoIP (3CX)

CRM & pipeline de leads

Alerting 24/7 et reporting opérationnel

Réduction de délais et automatisation de processus

Data Analyst/Scientist
RLE SNCF
septembre 2023 - septembre 2024
En tant que Data Scientist / Analyste au sein de RLE – SNCF (2023�), j𠆚i contribué activement à la transformation numérique de la direction financière en développant des modèles prédictifs pour anticiper l�ITDA et améliorer les prévisions financières.
J𠆚i mis en place un pipeline automatisé intégrant Python, Tableau et BigQuery, permettant une réduction des délais de traitement de 85 %, tout en assurant la fiabilité des données.
Dans une logique de pilotage opérationnel, j𠆚i conçu des dashboards interactifs sur Tableau et Power BI afin de suivre les performances ferroviaires en temps réel et faciliter la prise de décision stratégique.
Par ailleurs, j𠆚i participé à l’optimisation de l�ès aux données hébergées dans le cloud, en collaborant à la gestion des entrepôts de données sur BigQuery et Oracle SQL.
Modélisation prédictive (EBITDA, forecasts)

Automatisation de flux de données

Python (scripts de traitement et automatisation)

Google BigQuery (requêtes SQL, entrepôt de données)

Tableau & Power BI (visualisation de données)

Oracle SQL (accès et gestion de données)

Data pipeline & ETL

Cloud Data Management

Analyse financière appliquée à la performance