Houdeifa Khalfaoui

L’objectif était de mieux exploiter les données clients issues des sites web et des campagnes marketing afin d’améliorer la performance des actions CRM et digitales. • Mise en oeuvre de solutions Cloud pour l’intégration, le stockage et letraitement des données clients via Google Cloud Platform (BigQuery, CloudFunctions, Google Storage). • Conception et orchestration de pipelines de données avec GoogleComposer (Airflow) pour alimenter un datalake métier et produire des KPIs stratégiques. Optimisation et fiabilisation des flux de données : contrôle qualité, partitionnement BigQuery, automatisation des traitements. • Création de dashboards avec Looker Studio pour le suivi des performances marketing (conversions, inscriptions, segmentation). Analyse avancée et utilisation de la data science (Python, MachineLearning) pour affiner le ciblage client et les stratégies CRM. • Gestion et optimisation des campagnes marketing via Selligent, avec intégration de contenus personnalisés en HTML pour maximiser l’engagement. Environnement technique : GCP (BigQuery, Cloud Functions, Composer), SQL,Python, Looker Studio, Google Analytics, Selligent, Jira

Participation à des projets internes et à des formations techniques avancées dans le cadre du pôle Data Engineering. • Développement de scripts en Python pour l’automatisation de traitements et la manipulation de données volumineuses. • Exploration et mise en pratique de technologies Big Data : PySpark, Hadoop, HDFS. • Réalisation de POC (Proof of Concept) pour tester des architectures distribuées et valider des flux d’ingestion de données. • Veille technologique sur les bonnes pratiques de Data Engineering et d’orchestration de pipelines. • Participation à des sessions internes de partage de connaissances et d’amélioration des outils Data du cabinet. Environnement technique : Python, PySpark, Hadoop, HDFS, Git

Extraction, uniformisation et structuration des données clients. Collecter, sélectionner et valider les données clients pertinentes pour l'analyse. Tester, contrôler la qualité et la cohérence des bases de données. Participer à l'intégration des données. Améliorer la qualité et enrichir les bases de données clients de l'entreprise. Participer à la modélisation statistique des données. Optimiser la segmentation client à l'aide des statistiques et données de consommation. Services et outils : GCP (BigQuery), Jira