Hugo Bannwart

– Gestion de projet : recueil & cadrage du besoin, suivi du projet (JIRA, COPRO, calendrier..), gestion des consultants sur le projet (sujets transverses pas uniquement data) & de la charge (réalisé, consommé). Plus, réponse/ participation à des AO. – Analyse de données : autour de sujets CRM essentiellement (segmentation clients ; communications clients : emails, sms, push.. ; verbatims ; analyse de performances de campagnes, attribution...). Aussi des travaux de réconciliation de BDD, algorithme de pricing - contexte BtB, algorithme de comparaison de prix de devis.. – Data science: déploiement de modèle en production sur du churn, appétence canal & réachat (& monitoring en production), analyse de verbatims (détection de thème & polarité d'avis), recommandation produits. – Business analyst / Product Owner : relai entre une équipe métier CRM/media & une équipe de développeurs en tant que BA/PO : BA sur la partie data (optimisation de pipelines, mise à disposition de données outils CRM, respect RGPD...) & gestion d'une équipe de 5 dev et 1 QA (équipe internationale) sur le développement d'un outil interne de segmentation client (proche d'une CDP). – Data visualisation : du recueil/cadrage du besoin (voire à l'aide au choix d'outils - POC) en passant par la phase d'atelier de définition des indicateurs/ validation de maquettes jusqu'à la MEP (+ monitoring / TMA). – Encadrement de deux consultants junior ainsi que d'un stagiaire (depuis fin 2021): gestion du staffing, coaching sur la posture du consultant, réalisation des entretiens annuels / objectifs.

– Durant ces quelques mois chez AG2R La Mondiale, j'ai eu l'occasion de découvrir le monde de l'assurances et développer des compétences en data au sens large : – Migration d'application QlikView vers QlikSense, ce qui m'a conduit à maîtriser en grande partie Qlik Sense d'un point de vue développement de tableaux de bord pour des services d'actuariat et de marketing. – Développement d'un projet de data science du recueil du besoin jusqu'à la modélisation, il s'agissait d'un problème d'attrition client. Les différentes phases du projet : récupération des données de plusieurs SI, nettoyage des données, feature engineering, utilisation d'algorithmes de ML & mise en production.

– J'ai été en charge durant ces six mois de stage, du développement d'un module du modèle de microsimulation que la Caisse des dépôts était en train de développer en vue de la nouvelle réforme des retraites. Ce genre de modèles ont pour but de modéliser l'ensemble des étapes de la vie d'un fonctionnaire (entrée sur le marché du travail jusqu'à sa fin de vie). – Ainsi les compétences développées durant ce stage furent plurielles : – gestion de bases de données (SQL) – nettoyage et préparation de données – exploration de données – modélisation statistique