amal khiar eddine

Participation à plusieurs projets data dans le cadre de la transition énergétique et de l’optimisation opérationnelle : * Prévision du volume d’appels : développement de modèles de séries temporelles pour anticiper le nombre d’appels dans les centres d’appels ; collecte, traitement des données et automatisation des prévisions. * Eco Challenge – Sobriété énergétique : POC visant à inciter les clients professionnels à réduire leur consommation ; analyse exploratoire, traitement des anomalies et calcul de la consommation énergétique.

Détection des anomalies pour les différents indicateurs métiers. Définition des indicateurs clés et des règles de gestion associées. Mise en place d’un pipeline pour la construction de l’historique des indicateurs, utilisé pour entraîner des modèles de séries temporelles sous Python. Développement, tuning et automatisation des modèles afin de prédire les valeurs attendues et identifier les anomalies au quotidien. Technologies : Python, SQL, Hive, Teradata, BigQuery, Dataiku.

* Analyse du parcours client avant le churn pour plusieurs profils des clients pour déterminer les différents parcours d'interactions ayant lieu avant le churn. Collaboration avec les équipes marketing pour cadrer les besoins. Intégration et traitement de données issues de sources multiples via des pipelines sous Dataiku. Visualisation des résultats dans des dashboards interactifs (R Shiny, Power BI) et automatisation du traitement pour les études futures via les scénarios Dataiku. * Industrialisation d'un datamart assurance Recueil des besoins auprès des clients internes, identification des sources de données et définition des règles de gestion. Conception et développement d’un pipeline de données (nettoyage, transformation) sous Dataiku. Rédaction de la documentation fonctionnelle et technique. Automatisation de la mise à jour mensuelle du datamart. * Analyse des performances des campagnes de marketing direct. Définition des périmètres d’analyse et des règles de gestion des campagnes. Construction de pipelines de données pour mesurer la performance des opérations marketing. Réalisation de reportings réguliers via Google Data Studio pour le suivi des indicateurs clés. * Analyse ad-hoc de l'impact de marge de manœuvre sur les clients en fonction des interactions avec les canaux de vente * Migration d'un projet développé avec SAS à Dataiku Technologies : Dataiku, SQL, BigQuery, Google Data Studio, Power BI, Python