Missions Data science : Repérez votre prochaine mission indépendante

Exemple d'expériences de Fatemeh,
freelance DATA SCIENCE résidant dans le Val-de-Marne (94)

• CHEF DE PROJET DATA CONFIRME

  EPIC OWNER FDJ
  Jan 2022 - Jan 2023

  CHEF DE PROJET DATA CONFIRME
  TECHNIPENERGIES 18 MOIS
  • Cadrage et pilotage des projets data
  
  CHEF DE PROJET DATA/DECISIONNEL CONFIRME
  TECHNIPFMC 12 MOIS
  • Projet Global reporting Foundation (GRF) : construire des tableaux de bord PowerBI pour chaque domaine de métier de TechnipFMC
  • Construction d'une base de donnéesstructurée à partir des documents de spécification des projets de construction
  
  CHEF DE PROJET
  
  TOTAL 4 MOIS
  • Extraction des informations précises à partir des fichiers Pdf des contrats fournisseurs Total.
  
  DATA SCIENTIST SENIOR / CHEF DE PROJET
  FNACDARTY 2 ANS
  
  • Mise en place de l’outil MIPL (la plateforme intelligente de l’enrichissement des données MDM)
  CONSULTANTE DECISIONNELLE / CHEF PROJET DECISIONNELLE
  PIERRE FABRE 3 MOIS
  • Mise en Place de l’outil d’analyse et monitoring des KPIs Business
  DATA SCIENTIST SENIOR / CHEF PROJET
  
  GROUPE PRATIQUE / LABSENSE 2 ANS
  • Mise en place d’un re formulateur de textesfrançais
  • Mise en place d'un moteur de dédoublonnage en utilisant des techniques avancées de TA, (Traitement automatique de la langue) et Intelligence artificielle
  • Conception et implémentation des nouveaux algorithmes multilingues de génération de texte ( Français, Anglais...).
  
  CHEF PROJET / DATA ANALYSTE
  LEADS MONITOR / MYMEDIA 9 MOIS
  • Mise en place de l’outil d’analyse prédictive et suivi des sites web
  
  DATA ENGINEER/DATA SCIENTIST
  MYMEDIA 6 MOIS
  • Mise en place de l’outil d’analyse prédictive et suivi des sites web
  
  DATA ENGINEER/DATA SCIENTIST
  BNPPARIBAS 2 ANS
  Conception et mise en place d’une nouvelle infrastructure de gestion de logs comprenant une nouvelle base de données automatisée et des applications web

• FDJ –GESTION DE PROJETS DATA
  Jan 2022 - Jan 2023

  CONTEXTE : Accompagner les équipes métiers et développement dans la mise en place des projets Data et Data science.
  INTERLOCUTEURS : Responsables Métier et les PO, développeurs et data scientists et data ingénieurs.
  RÔLE : Chef de projet / Epic Owner
  Epic Owner Loterie pour la plateforme Datalake : rattachée à la datafactory Loterie, je porte les besoin de métiers de la
  Datafactory auprès de la direction de la Data.
  INTERLOCUTEURS : Responsables Métier et les PO, développeurs et data scientists et data ingénieurs.
  RÔLE : Chef de projet / Epic Owner
  • Interlocutrice principale de la Data factory Loterie pour les projet Data centralisés.
  • Coordonner les équipes transverses, Data Factory, Datalake et les front Digitaux pour activation des cas d’usage
  métiers/marketing automation tels que industrialisation des segmentation client et moteur de recommandation de Jeu
  responsable
  • Rédaction des expressions de besoin
  • Recette des livrables sur l’environnement Hadoop et Teradata et rédaction des PV de recette.
  • Gestion du backlog de tâches des Data ingénieurs rattachés à la Data Factory et suivi des travaux de la préparation des
  données dans l’usine Datalake :
  o Modélisation des données client selon MoM dans le Datalake
  o Documentation des objets métiers et business taxonomy dans Collibra, l’outil de data cataloogig de FDJ
  o Industrialisation des segmentation client sur la plateforme Datalake
  • Accompagner les équipes métiers dans les phase d’étude de faisabilité technique des Use case Data/Data sciences en
  coordination avec l’équipe Datalake

  ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Méthodologie Safe avec Snow, plateforme Datalake Hadoop distribution Cloudera, DWH Teradata

• TECHNIP ENERGIES – GESTION DE PROJETS DATA ET DATA SCIENCE
  Jan 2020 - aujourd'hui

  CONTEXTE : Accompagner les équipes métiers et développement dansla mise en place des projet Data et Data science.
  INTERLOCUTEURS : Responsables Métier, développeurs et data scientists.
  RÔLE : Chef de projet / Data coordinator
  Cadrage et pilotage de plusieurs projets data
  • Préparation et animation des ateliers avec les métiers de chaque “business domain” au sein des “Business Unit” à
  travers les cinq continents.
  • Cadrer les besoins métiers ; collecter les besoin et rédiger les expression de besoin
  • Priorisation des projets et des fonctionnalités attendues avec la coordination de la direction
  • Préparation des documentsinternes pour l’AO
  • Spécifications et modélisationstechnique et fonctionnelle de la plateforme d’extraction d’information précise à partir
  des document des projets de constructions (InDEx)
  • Evaluation technique et financière des solutions proposées
  • Préparation et animation de Kickoff ET des SteerCo
  • Participation au daily des équipes projets
  • Animation de comité technique une fois par mois
  • Participations au comité de suivi hebdomadairement
  • Suivi et coordination pour la mise en place de plusieurs modules :
  o Analyse prédictive sur les données de finance pour prédire les heures totales pour un projet de construction : développement et mise en production
  o Clustering des projets de constructions afin d’identifierles projets similaires sur le plan de la distribution de la
  charge mensuelle en heure sur la durée de vie des projets de construction
  o Mise en place de Data Model TechnipEnergies
  • Rédaction des guides d’utilisateur et de la documentation technique
  RFP plateforme de Data science de TechnipEnergies
  Rédaction des documents RFP : expression de besoin, plan d’évaluation et la roadmap de la mise en place de la
  plateforme Data Science TechnipEnergies
  • Evaluation technique et financière des plateformes Data Science en compétition
  o Participation aux ateliers de montée en compétences pour les métiers
  o Participation aux tests de plateformes avec les uses cases métiers identifiéslors de la phase IA Assesment
  o Accompagnement des équipes métiers pendant la phase de test des plateformes Data Science
  • Coordination du déploiement de la plateforme sélectionnée sur le Cloud Azure
  AIA : Artificial Intelligence Assesment
  • Préparation et animation des ateliers d’IA avec les équipes métiers
  • Cadrer les besoins métiers et rédaction d’expression de besoin
  • Scorerles cas d’usage IA : estimation de coût et de gain
  • Priorisation en coordination avec la direction des cas d’usage
  • Cadrage des spécifications détaillés du cas d’usage :
  o Prédiction de cout des projets de construction pour chaque cutoff et chaque discipline
  o Recatégorifions des demandes ICR (change request) : recatégoriser les demandes de changement de scope de
  projet de construction
  o Classification des‘Mooring linesfailures‘
  o Prédiction de coût de la construction des pipeline (umbilical data)
  • Encadrement de stagiaires sur la réalisation des POC

  ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Git, Azure DevOps, AzureML, cloud Azure, Microsoft Planner

• CHEF DE PROJET NLP

  TOTAL
  Jan 2020 - Jan 2020

  Extraction desinformations précises à partir des fichiers Pdf Scannés ou natifs des contrats fournisseurs Total
  RÔLE : Chef de projet
  • Traitement des images : Object identification, identifier les zones de tableau (BoundingBox), manuscrit et signature
  dans chaque page
  • OCR : Extraction du texte à partir des images, reconnaissance des caractères à partir des manuscrits et des zones de
  signatures
  • Extraction d’information : Constitution semi-automatique des règles d’extraction des informations en se basant sur les
  techniques de Text mining telles que :
  o Analyse de concurrences
  o Exploration contextuelles

  ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Python (Pandas, SikitLearn), pytesseract, NoSql (MongDB), CentOs,Git, TensorFlow, YOLO, OpenCV, Gensim (word2vec)

• INTERLOCUTEURS : Responsables Métier, développeur et data scientists.

  TECHNIPFMC – GESTION DE PROJETS DATA ET BI
  Jan 2019 - Jan 2020

  CONTEXTE : Pilotage de projets PowerBI, approche agile dans un contexte multinational
  RÔLE : Chef de projet / Data coordinator
  Dans le cadre de ce projet BI/PowerBI, mon rôle était surtout de faire interface entre les gens de métiers et les développeurs.
  C’est pourquoi j’interviewais les métiers, je rédigeaisles document de spécification destableaux de bord PowerBI.
  • Coordonné entre les métiers et développeurs PowerBI
  • Gérer les équipe de développement et animation des cérémonies agile
  • Interview avec les métiers, rédiger les user stories,spécifier et documenter les tabelaux de bord et les KPI
  • Partage les retours d'expérience
  • Communication sur l’état de projet : points blocage, solutions apportées aux problèmes

  ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Environnement BigData TechnipFMC – PowerBI, Cube SSAS, Oracle Data base, Sql Server, Microsoft Planner

• RÔLE : Data Scientist Senior / Chef projet

  FNACDARTY -GESTION ET DEVELOPPEMENT DE PROJETS DATA ET TRAITEMENT DES DONNEES NON STRUCTUREE
  Jan 2017 - Jan 2019

• RÔLE : Chef de Projet Data/Data science

  aujourd'hui

  Construction d'une base de données structurée à partir des données textuelles et les images dans les pdfs afin d’effectuer une
  étude statistique sur l’augmentation du poids des constructions TechnipFMC
  
  • Analyse des données non structurées, des besoins métiers et faire le lien entre les deux.
  • Extraction desinformations précises à partir des données de base de documents de Technip (documents de
  spécification techniques des projets de construction)
  • Constitution d’un dataset pour les analyses statistiques
  o Prédiction du poids des projets de constructions
  o Analyse des évolutions technologiquesliées à l’exploitation des données
  o Recherche et préconisation dessolutionstechniques
  • Spécification techniques et fonctionnelles des applications destinées aux équipes métier

  ENVIRONNEMENT TECHNIQUE : Spark (pySpark Spark ML, Zeppplin), Python (Pandas, SikitLearn, OpenCV) , OCR, NoSql (MongDB), CentOs,Git