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

  • Data Scientist/ Data engineer

    La Banque de France
    Jan 2019 - aujourd'hui

    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
  • Data Scientist

    Groupe Saint-Gobain
    Jan 2018 - Jan 2019

    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
  • Data Scientist

    Air France
    Jan 2018 - aujourd'hui

    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
  • Data Scientist

    Saint-Gobain
    Jan 2018 - Jan 2018

    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
  • Data Scientist

    Edifixio
    Jan 2017 - Jan 2018

    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
  • SMCP

    Data Scientist
    Jan 2017 - Jan 2017

    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
  • Data Scientist

    Castorama
    Jan 2016 - aujourd'hui

    Formation Modélisation sous SPSS Modeler : Théorie et pratique
    Mise en œuvre
    Rédaction du support de la formation
    Préparation des exercices et des exemples d’application
    Extraction et traitement des publications Facebook de la page Castorama
    Animation des ateliers de formation

    Environnement technique : IBM SPSS Modeler
  • Data Scientist

    Rexel
    Jan 2016 - Jan 2017

    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
  • Data Scientist

    Pro BTP
    Jan 2016 - aujourd'hui

    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
    Projet Tourisme : Analyse des centres d’intérêt des clients voyageurs

    Mise en œuvre
    Scraping du forum ********
    Traitements textuels
    Calcul des indicateurs de satisfaction
    Géolocalisation
    Projet Analyse produit : Rapprochement automatique des références produits, identification des
    produits qui nécessitent plus de mise en avant.
    Mise en œuvre
    Scraping d’une partie des univers « smartphones » des sites web ******** et ********
    Traitements textuels

    Environnement technique : R project, IBM SPSS Text Analytics
  • Data Scientist

    Leroy Merlin
    Jan 2016 - Jan 2017

    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, catégorisation des verbatims
    Identification des valeurs de l’entreprise
    Identification des tendances et des axes de changement

    Environnement technique : R project, IBM SPSS Text Analytics, IBM Watson Analytics, Gephi
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