
Bamogo SALIFOU
Data Engineer & Data Analyst |Snowflake & Power BI
Salaire / Taux journalier
78140 Vélizy-Villacoublay, France
Mobilité : Paris, Lyon, ...
Freelance, ouvert au CDI
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À propos
Introduction
Data Engineer & Data Analyst spécialisé en Data Pipelines et plateformes Cloud, avec 2 ans d’expérience chez Nestlé France. Expertise en Snowflake, DBT et développement ETL/ELT, ainsi qu’en Python et Power BI. Je conçois des architectures fiables et des dashboards BI performants pour accélérer l’analyse, la qualité de la donnée et la prise de décision.
Expérience de travail
Nestlé
sept. 2023 - oct. 2025
2 ans 2 mois
92130 Issy-les-Moulineaux, France
Data Engineer & Data Analyst Power BI- Chargé de Projet Data RH au sein de l'équipe People Analytics
sept. 2024 - oct. 2025
1 an 2 mois
92130 Issy-les-Moulineaux, France
En tant que HR Data Analyst BI & Data Engineer, j’ai piloté et développé des solutions Data RH en travaillant sur la conception de pipelines de données, l’automatisation de flux ETL/ELT et la modélisation pour la BI dans un écosystème moderne (Snowflake, DBT, SQL, Python, Power BI). J’ai également collaboré avec les Equipes Data RH, Talent Acquisition, Marque Employeur et DRH et contribué à des analyses statistiques et outils décisionnels. Mes missions comprenaient : Gestion et Pilotage de Projet Data RH : -Recueillir et analyser les besoins, identifier les KPIs et les traduire en rapports Power BI pertinents. -Rédiger les cahiers des charges, planifier le déroulement des projets et définir les livrables. -Organiser et animer les workshops avec les parties prenantes. -Gérer plusieurs produits BI et statistiques : Dashboard Recrutement V2, Dashboard Marque Employeur, Dashboard Accidentologie, Modèle prédictif. -Collaborer avec les équipes transverses (RH, Marque Employeur, Data RH). -Présenter les résultats, animer les réunions de restitution et accompagner les décisions. - Élaborer et mettre à jour la documentation projet. -Réaliser des analyses statistiques sur la mobilité interne. - Assurer la gestion du RUN BI : suivi des incidents, gestion des accès utilisateurs et mise à jour des applications. Data Engineering & Mise en Qualité des Données : -Collecter et extraire les données via SAP et SuccessFactors. -Créer et administrer un espace SharePoint pour le stockage et le partage des données. -Préparer, nettoyer et transformer les données à l’aide de Power Query (ETL). Conception & Développement de Solutions BI (Power BI) : -Concevoir et construire des Dashboard interactives à partir des KPI's et les données Collectées. -Publier et communiquer les résultats aux parties prenantes ( Clients Internes ). -Former les utilisateurs internes à l'utilisation des solutions développées. -Documenter les processus de maintenance BI et transmettre les bonnes pratiques. -Optimiser les processus BI et réaliser une veille continue (Power BI, IA, automatisation).
Data Engineer & Data Scientist - Chargé de Projet Data RH au sein de l'équipe People Analytics
sept. 2023 - sept. 2024
1 an 1 mois
92130 Issy-les-Moulineaux, France
Au sein de l'équipe People Analytics, en tant que HR Data Scientist & Data Engineer – Chargé de Projet HR Data, j’ai piloté des projets clés mêlant Data Management, Data Engineering, développement du Dashboard Recrutement et études statistiques à partir des données RH. Missions principales : Gestion et Pilotage de Projets : -Recueillir et analyser les besoins pour chaque projet. -Planifier et gérer les étapes de chaque projet. -Rédiger le cahier des charges et planifier le déroulement de chaque projet. -Organiser des réunions avec les parties prenantes pour valider et communiquer l’état d’avancement. -Gestion de produits : Dashboard Recrutement et Modèle Prédictif. Data Engineering & Études Statistiques : -Collecter les données depuis différentes sources (SAP, SuccessFactors, SharePoint, Snowflake). -Mettre en place des flux ETL/ELT via Power Query, Python (scripts ETL) et Talend. -Nettoyer, transformer et consolider les données collectées dans une logique Data Lake / Data Warehouse. -Veiller à la qualité et cohérence des données. -Construire un dataset unique adapté à chaque étude analytique ou pipeline de consommation. -Structurer et modéliser les données pour la BI(schémas en étoile, flocon, MCD). -Traiter les bases de données consolidées avec des méthodes avancées via Scikit-learn. -Réaliser une analyse exploratoire et descriptive des données. -Développer des modèles prédictifs en utilisant Scikit-learn. -Organiser des réunions de restitution pour présenter les analyses et les modèles. Développement du Dashboard Recrutement V1 (Nestlé France & Nespresso) : -Recueillir les KPI de recrutement et définir les indicateurs de pilotage. -Traiter et structurer les données à l’aide de Power Query. -Concevoir, développer et modéliser le Dashboard Recrutement (Power BI Desktop + Service). -Publier et maintenir l’application Power BI (RUN : incidents, accès utilisateurs, mises à jour). -Former les recruteurs et utilisateurs internes à l’exploitation de l’outil.
Data Engineer & Data Analyst | Laboratoire LEM-CNRS (UMR 9221)
Université de Lille
avr. 2023 - sept. 2023
6 mois
Lille, France
Dans le cadre du projet interdisciplinaire POLECOWWII – Historical Political Economy of World War II in France, j’ai collaboré avec une équipe de chercheurs pour concevoir, structurer, analyser une base de données historique à partir d’archives de la BnF. L’objectif était de transformer les données textuelles et visuelles en un dataset exploitable pour des analyses statistiques sur la Seconde Guerre mondiale. Mes principales missions incluaient : Extraction des données et Traitement : - Utilisation de techniques de web scraping et d'images via l'API de la Bibliothèque nationale de France (BnF) pour extraire des données textuelles. - Utilisation de techniques d'OCR pour extraire des données textuelles à partir des images collectées. - Recherche et interprétation des données textuelles pour identifier des informations pertinentes (noms, prénoms, dates, lieux de naissance, etc). - Développement de scripts R pour organiser les données collectées sous forme de DataFrame. - Conversion des données en format CSV pour faciliter leur analyse et leur traitement. - Création de plusieurs fichiers CSV dans des formats standardisés. - Nettoyage et traitement de chaque fichier de données pour corriger les erreurs et standardiser les formats. - Fusion des données en un dataset unique. - Mise en œuvre de la méthode de "Fuzzy Matching" pour améliorer la qualité et la cohérence des données. Création et gestion d'une base de données SQL : - Utilisation de Python pour automatiser la création de la base de données SQL. - Modélisation des données selon un modèle relationnel et normalisation des tables. - Génération de scripts SQL avec Python pour créer les tables, insérer les données et gérer les relations (clés primaires et étrangères). - La base de données a été mise à disposition des chercheurs sous deux formats : une base de données SQL structurée et un fichier CSV contenant des données organisées, incluant des informations détaillées sur les prisonniers de guerre.
Data Engineer & Data Analyst – Projet Web Scraping & Analyse Hacker News
Université Clermont Auvergne
janv. 2023 - mars 2023
3 mois
Clermont-Ferrand, France
Projet : Web Scraping et Analyse de Données sur Hacker News Contexte : Mise en œuvre d’un processus complet de collecte, transformation, stockage et analyse de données issues de Hacker News. Le projet inclut la création d’un pipeline de données allant du web scraping jusqu’à l’exploitation statistique, dans une logique Data Engineering (automatisation, structuration, qualité des données). Missions principales : Collecte et préparation des données : - Développement d'un script Python pour le web scraping des articles, votes et utilisateurs sur Hacker News. -Nettoyage, transformation, normalisation et mise en qualité des données. -Structuration et stockage dans une base SQL (création de tables, insertion et indexation) pour l’analyse. Analyse statistique et exploration des tendances : -Étude des activités des utilisateurs et des régions contributrices. -Analyse des nouvelles publications : Nombre de nouveaux articles toutes les 15 minutes. Nombre moyen de votes par article. Délai moyen entre la soumission et la première apparition en page 1. Temps de rotation des articles sur les pages. -Visualisation des trajectoires des articles (temps de visibilité, variations, double soumission). -Identification des articles les plus persistants et détection des anomalies. Outils et techniques utilisés : -Python : Requests, BeautifulSoup, Scrapy, Pandas, NumPy, Scikit-learn -Pipeline & Stockage : SQLite, CSV (ingestion, transformation, structuration) -Visualisation : Matplotlib, Seaborn -Analyse statistique : exploration, tendances temporelles, détection d’anomalies Livrables clés : -Script Python fonctionnel pour le web scraping. -Base de données consolidée et prête pour l’analyse. -Rapport analytique comprenant visualisations et insights clés. -Présentation des résultats devant l’équipe.
Formation
Université Clermont Auvergne
Master Science des Données, Mathématiques Appliquées et Statistiques
Résultat : Diplômé
Université Clermont Auvergne
Licence Mathématiques Informatiques Appliquées Aux Sciences Humaines et Sociales
Résultat : Diplômé
Licences et certifications
Agile avec Atlassian Jira
Délivré le : août 2025
Power BI Integration with AWS and Snowflake
Délivré le : févr. 2025
Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers
Délivré le : févr. 2025
HR Data Science in R
Délivré le : juin 2024
Power BI Niveau 2
Délivré le : nov. 2023