Missions Dataiku : Postulez aux offres de mission publiées

Résumé des missions de Charlotte,
freelance DATAIKU habitant le Val-d'Oise (95)

• Data Scientist - risque de crédit Référente

  Dataiku BNP BCEF, Direction Risque et Finance
  Jan 2024 - aujourd'hui

  Contexte : Conception et automatisation de solutions de collecte et d’analyse de données de risque de crédit
  
  • Tâches réalisées :
  o Automatisation des processus d’acquisition de données avec Python et Dataiku
  o Data Quality : mise en place de contrôles des données
  o Analyse des données de risque de crédit et des RWA (Risk-Weighted Assets)
  o Développement et déploiement de reportings réglementaires avec Tableau
  o Monitoring des workflows via API
  o Documentation
  • Résultats obtenus : Amélioration de la précision des reportings et automatisation réduisant les efforts manuels

  • Technologies : Python, SQL, Git, Tableau, Dataiku, Teradata, Jira, Concluence

• ML Engineer - Prévision de stocks L&rsquo

  OREAL
  Jan 2023 - Jan 2024

  Contexte : Prévision des volumes de stocks pour un horizon de 18 mois
  • Tâches réalisées :
  
  o Mise en production d’un algorithme prévisionnel avec Python
  o Orchestration via Kubernetes et containerisation avec Docker
  o Création de Dashboard pour la visualisation des données
  o Documentation
  • Résultats obtenus : Réduction des surstocks de 15 % et optimisation de la logistique

  Technologies : Python, Power BI, GCP, Kubernetes, Docker

• ML Engineer - Maintenance Prévisionnelle

  THALES LAS
  Jan 2022 - Jan 2023

  Contexte : Conception et déploiement d’un pipeline analytique complet pour la maintenance prédictive
  • Tâches réalisées :
  
  o Création d’un pipeline analytique de bout en bout
  o Sélection et préparation des features avec Python
  o Automatisation du pipeline de données (tests unitaires, intégration, contrôles, métriques)
  o Versioning des données et des modèles avec Git
  o Création de Dashboard de surveillance (Bokeh)
  o Mise en place de tests de contrôle et détection d’anomalies
  o Calibration des algorithmes de maintenance prévisionnelle
  o Déploiement automatisé via Automation
  o Documentation
  • Résultats obtenus : L’automatisation et l’optimisation des processus ont permis de réduire le temps de travail des équipes de 7 jours à seulement 2 jours

  Technologies : Dataiku, Python (POO), SQL, Git, Bokeh, Splunk, GitLab CICD, Linux, Docker

• Industrialisation des Pipelines de Données

  ML EngineerBanque Postale, Direction Risque et Finance
  Jan 2022 - Jan 2022

  Contexte : Industrialisation et Optimisation des workflows sur une plateforme Big Data
  • Tâches réalisées :
  o Collecte de données massives (Hive)
  o Monitoring, contrôle et alerting des pipelines de données (Pyspark)
  o Développement de tests d'intégration, de non-régression (Python, Hive)
  o Transformations des données dans Dataiku en utilisant DB2 comme source de données
  o Développement de règles de gestion (Python)
  o Création de pipelines de données dans Dataiku
  o Automatisation du packaging des pipelines (Dataiku bundles)
  o Monitoring, contrôle et alerting des pipelines
  o Industrialisation, Automatisation de pipelines de données (tests unitaires, d’intégration via des scénarios, checks)
  o Recette et validation techniques des workflows Dataiku
  o Documentation
  o Formatrice des nouveaux arrivants, des équipes MOA et MOE
  o Support aux équipes fonctionnelles et techniques
  o Documentation
  • Résultats obtenus : Livraison en production de packages de reporting réglementaire

  Technologies : Dataiku Design node, Automation node, Pyspark, Scala, Hive, Python, SQL, Jira, GitLab Pratique : MLOPS, CICD, Agilité

• Data Scientist/ML Engineer - Industrialisation de projets Data

  MGEN DSI
  Jan 2021 - Jan 2021

  Contexte : Industrialiser les workflows de projet Data, participer à la définition et au déploiement de l'architecture Dataiku, et assurer l'amélioration continue des modèles grâce à une revue de code, un monitoring et une gestion des instances
  
  • Tâches réalisées :
  o Identification des use case de Machine Learning pour le marketing
  o Industrialisation des workflows de projet Data
  o Contribution à la définition et mise en place de l’architecture de déploiement des projets Dataiku
  o Migration de projets d'une instance vers une autre
  o Revue de code pour évaluer la performance des modèles
  o Proposition de pistes d’amélioration pour optimiser les modèles
  o Administration de Dataiku (gestion des connexions, des utilisateurs)
  o Monitoring des instances Dataiku (via des APIs)
  o Documentation
  • Résultats obtenus : Livraison de Dashboard de suivi de KPI pour le métier, de documentations de bonnes pratiques d'utilisation de Dataiku

  Technologies : Dataiku DSS (design,automation node, API deployer), BDD (Postgres, Netezza), Postman, Python, SQL, Git, Power BI

• Data Scientist

  IA pour la Prévision de Trajectoires de Vols DGA
  Jan 2020 - Jan 2021

  • Contexte : : Aider les contrôleurs de gestion à mieux anticiper la trajectoire des vols dans l'espace aérien français
  
  • Tâches réalisées :
  o Veille technologique pour suivi à l'amélioration continue des analyses
  o Datamining sur de gros volumes de données
  o Transformation et préparation des données à des fins de modélisation (parsing, extraction, normalisation et traduction en données statistiques)
  o Modélisation des données par Réseaux de Neurones Récurrents LSTM
  o Optimisation du modèle (Grid Search, autoâ€Âtuning, Random Search)
  o Documentation

  Résultats obtenus : Livraison d'un modèle de réseaux de neurones (package Python), prévisionnel de la trajectoire de vols • Technologies : Dataiku DSS, Python, Pspark, Hive, Git

• Data Scientist - Refonte de modèles de prévision de ventes

  Carrefour Supply Chain
  Jan 2019 - Jan 2020

  Contexte : Reconcevoir et améliorer les modèles de Machine Learning afin d'optimiser la prévision des stocks, en automatisant le traitement des données et en ajustant les algorithmes pour garantir une gestion plus efficace des quantités de produits disponibles
  • Tâches réalisées :
  o Utilisation des modèles de prévision : ARIMA, ESM, UCM, IDM, Décomposition de Loess, de Fourier pour des fins d’amélioration de la Forecast Accuracy (FA)
  o Backtesting des modèles développés pour évaluer leur efficacité
  o Reporting pour le client
  o Documentation
  
  • Résultats obtenus : Amélioration de la FA (Forecast Accuracy) du modèle de prévision de stocks

  Technologies : SAS Viya, Visual Analytics, Forecast, SQL, Tableau

• Data Analyst/Scientist Chargée de R&D

  CHU Limoges
  Jan 2016 - Jan 2019

  Contexte : Développer un algorithme permettant de prédire la trajectoire d’autonomie des personnes âgées du Limousin
  
  • Tâches réalisées :
  o Participation à l’identification du besoin métier et cadrage du projet de recherche
  o Recueil, nettoyage et préparation des données de santé pour des fins dʼanalyses statistiques
  o Conception d’un algorithme de Machine Learning prédisant la perte d’autonomie de la personne âgée
  o Réalisation d’une analyse de survie des personnes âgées
  o Valorisation scientifique des travaux par la publication dʼarticles, la présentation à des congrès internationaux
  o Documentation
  • Résultats obtenus : Livraison d'un mémoire de thèse doctorale, d'un algorithme de détection de facteurs prédictifs de la perte d'autonomie

  Technologies : R, Python, SQL, Excel