Data Analysis & BI
- SQL
- Power BI
- Looker Studio
- Tableau
- Excel
- MSBI
- DAX
- KPI
- Data Viz
De la donnée brute à la décision.
Je conçois des reportings, dashboards et pipelines décisionnels fiables et automatisés — de la collecte de la donnée à la décision métier.
Ils m'ont fait confiance




Modélisation, qualité des données, automatisation du reporting et data visualization au service des équipes métiers.
Ingénieure en informatique spécialisée en Business Intelligence et en Master Big Data & IA en alternance chez Veolia, je serai disponible en CDI à partir de septembre 2026.
J'aime transformer des données multi-sources en solutions simples, automatisées et orientées décision. Mon terrain de jeu : la modélisation, la qualité des données, l'automatisation du reporting et la data visualization.
Au fil de mon alternance et de mes stages, j'ai conçu des pipelines ETL, des dashboards interactifs et des architectures décisionnelles de bout en bout, en France comme en Tunisie.
Pipelines de données multi-sources sur Google Cloud / BigQuery alimentant 5 équipes métiers, migration d'une quinzaine de reportings Excel vers Looker Studio (temps de reporting ÷2), automatisation via Apps Script (~6 h/semaine économisées) et contrôles qualité des données.
Recueil des besoins métiers, coordination en environnement Agile, outils de reporting & suivi (Power BI, Excel) et automatisation (VBA) pour le pilotage de ~10 campagnes de labellisation (temps de traitement manuel réduit d'~30 %).
Développement de pipelines ETL (API, bases, fichiers) consolidant 5+ sources, modélisation en Data Warehouse, identification de 3 segments clients à risque et tableau de bord de suivi.
Modèles d'analyse de texte (NLP, expressions régulières) pour l'extraction d'informations sur un corpus de ~5 000 documents, visualisation et restitution aux équipes métiers.
Définition de ~15 KPI RH, conception d'un pipeline ETL et de cubes OLAP, dashboards et reporting avec la suite Microsoft BI.
Spécialité Business Intelligence / ERP — Mention Très Bien (félicitations du jury), lauréate de promotion. Semestre d'échange en Data Intelligence à l'ESEO (Paris-Vélizy).
Des pipelines de bout en bout : ingestion, traitement distribué, BI et machine learning.
Chaîne de traitement Big Data pour l'analyse du trafic aérien en temps réel. Les données de l'API OpenAIP sont ingérées et traitées en continu, puis restituées sur un tableau de bord cartographique.
Pipeline de données complet sur un catalogue de livres : ingestion, nettoyage, analyse statistique et modèle de prédiction des notes. Les résultats sont exposés via une API REST et un tableau de bord interactif.
Système de décision de trading sur la paire GBP/USD, combinant modèles supervisés et apprentissage par renforcement (PPO). Les modèles sont exposés par une API et pilotés depuis une interface, l'ensemble conteneurisé.
Analyse de l'influence des conditions météorologiques sur la consommation énergétique en Bretagne, à partir de données collectées en temps réel. Tendances et corrélations explorées via MongoDB et ElasticSearch.
Plateforme décisionnelle nationale couvrant la consommation, les énergies renouvelables, les émissions de carbone et la météo. Données consolidées depuis RTE, DataGouv et Kaggle, modélisées en schéma en étoile et restituées sous Power BI.
Projet de fin d'études : analyse et prévision de la performance LinkedIn de l'entreprise DataRaise. Architecture data complète (ETL, entrepôt, BI) et modèles de prévision des abonnés (SARIMAX, régressions ; R² = 0,54).
Je transforme les données complexes en tableaux de bord clairs et interactifs afin de faciliter la compréhension, le pilotage de la performance et la prise de décision.
Je conçois des solutions BI complètes : collecte, modélisation et analyse des données à l'aide d'outils comme Power BI, Tableau, Looker Studio et BigQuery.
Je mets en place des pipelines ETL fiables et automatisés pour centraliser les données, améliorer leur qualité et réduire les tâches manuelles répétitives.
J'exploite Python et le machine learning pour réaliser des analyses prédictives, détecter des tendances et apporter de la valeur métier aux données.
Vous recrutez une Data Analyst / BI en CDI à partir de septembre 2026 ? Écrivons-nous.