Fatou Diakhate GUEYE

– Développer et maintenir des pipelines de données: différents datawarehouse dans GCP – Lead de 2 data analystes accompagner leur montée en compétences – Proposer des sessions de formations dans l'équipe data et au sein de l'entreprise pour développer l'acculturation data. – Participer aux réunions techniques (Organisation MEP, choix des outils, atelier de veilles technologiques,) – Développer les datamarts et datawarehouses, créer un datalake pour centraliser les données de diverses sources(API, Mongo, outils internes) – Recueillir les besoins métiers et les implémenter dans le processus de la modélisation des données et d'ETL sous GCP (Bigquery) – Développer des pipelines Dataflow pour le transfert des données MongoDB- PuB/Sub - Bigquery – Gérer les accès, la sécurité et la qualité des données – Accompagner les data analystes dans l'optimisation du code et réaliser la mise en production de leurs features – Gérer le déploiement, le run et la mise en place d'un monitoring dans Datadog pour alerter en cas de problèmes au niveau du cronjob. – Responsable des ateliers de partages des bests practices (CICD, versionning, code reviews) au sein de l'équipe – Maintenir la documentation technique et métier – Test de cohérence des data sur Dataform: nombre de lignes attendus, format... – Remonter les anomalies via des Logs et correction

– Proposer sur le site web des produits ou services complémentaires nécessaires à la réalisation du projet du client en adéquation avec le produit qu'il est entrain de consulter – Accompagner le PO dans l'estimation et la priorisation des sujets data – Lead de 2 data analystes accompagner leur montée en compétences – Participer aux réunions techniques (Organisation MEP, choix des outils, atelier de veilles technologiques, journée R&D) – Recueillir les besoins métiers et les implémenter dans le processus de la modélisation des données et d'ETL sous GCP (Bigquery) – Développer les datawarehouses des nouveaux business units d'ADEO (Italie, Espagne, Portugal, Pologne) pour les équipes data science et métiers – Gérer les flux de données dans Kafka : création des topic kafka, écriture du schéma avro et le producer – Gérer les accès et la sécurité des données – Accompagner les data analystes dans l'optimisation du code et réaliser la mise en production de leurs features – Gérer le déploiement, le run et la mise en place d'un monitoring dans Datadog pour alerter en cas de problèmes au niveau du cronjob. – Maintenir la documentation technique et métier – Test unitaire sur les algorithmes développés en python – Test de cohérence des data sur DBT : nombre de lignes attendus, format... – Remonter les anomalies via des Logs et correction

– Développer un algorithme de ranking qui gère le scoring des produits (leur ordre d'apparition sur le site) accompagnant ainsi le client en lui proposant en premier les produits les plus pertinents afin de minimiser le taux de rebond des pages liste et de maximiser la visite des fiches produits. – Proposer sur le site web des produits complémentaires nécessaires à la réalisation du projet du client en adéquation avec le produit qu'il est entrain de consulter – Accompagner à la montée en compétences des nouveaux arrivants – Remplacer le chef de projet pendant 6 mois – Recueillir les besoins métiers et prioriser les tâches – Participer aux réunions techniques (atelier de veilles technologique, journée R&D) – Traiter les données (outliers ou manquantes) – Évoluer les algorithmes existants sur demande du métier : exclure certains types de produits et faire de l'upsell – Développer un algorithme de ranking en langage SQL et Python qui calcule par la méthode de la régression linéaire le score des produits – Gérer dans le ranking plusieurs stratégies business: mise en avant des références en promotion, des nouveautés ou écouler du stock – Mettre en place un algorithme de machine learning (Xg Boost) pour la prédiction des scores des produits – Construire un outil de monitoring qui permet de mesurer la performance des algorithmes qui calcule des indicateurs définis avec les équipes métiers – Création de dashboards sous Power BI – Développer et mettre en production des algorithmes de – Développer plusieurs algorithmes de recommandations produits de types complémentaires et similaires (package fréquemment achetés ensemble, les produits tendances...)

– Concevoir une application sous CSPRO qui permet de minimiser les erreurs de saisie du questionnaire et de – Faire des contrôles de cohérence par rapport aux différentes réponses. – Mettre à disposition cette application sur des tablettes pour la collecte des données. – Former les agents de collecte dans plusieurs régions du pays

– Ecrire le questionnaire pour sortir les indicateurs pour mesurer la répartition démographique, la qualité de vie, le niveau de sécurité et l'accès à l'éducation de la population malienne – Former les agents enquêteurs de terrain sur la compréhension des questions et la manière de les poser afin d'éviter les biais – Collecter, traiter et analyser des données – Rédiger le rapport final