Jérémy Thouvenot

– Accompagnement d'entreprises et institutions financières sur leurs projets Data, Business Intelligence et ETL. – DISPONIBLE IMMÉDIATEMENT pour missions freelance en remote ou sur site (Genève, Annecy, Lyon, Paris). – Développement ETL : Conception et optimisation de pipelines Talend, SSIS – Data Visualization: Création de dashboards Qlik Sense, Power BI – Data Quality & Governance: Mise en place de contrôles, migration de données – Administration BI : Qlik Management Console (QMC), sécurité, performances – Machine Learning : Python, NLP, modèles prédictifs – Expertise sectorielle: Services financiers (banques privées, gestion d'actifs), Conformité réglementaire (FINMA, MiFID), Systèmes: Avaloq, Workday, Active Directory – Références: 15+ pipelines ETL Talend déployés en production – 20+ dashboards Qlik Sense utilisés quotidiennement – 40% de réduction des anomalies data – 5+ clients accompagnés (Genève) – Migration de 2000+ profils employés (Workday) – Solution ML ayant réduit de 20% le temps de recrutement

– Déploiement de 15+ pipelines ETL Talend intégrant Avaloq → PostgreSQL/SSMS pour 5+ clients | Actualisation quotidienne automatisée des données financières (P&L, risques, compliance) avec 99.8% uptime – Développement de 20+ dashboards Qlik Sense pour pilotage financier temps réel | Utilisés quotidiennement par équipes de direction et middle-office | Optimisation des temps de chargement (-35% via fichiers .qvd) – Administration complète Qlik Management Console (QMC): gestion sécurité multi-clients, droits utilisateurs (50+ users), tâches de rechargement, monitoring performances | Configuration environnements Qlik Sense personnalisés par client – Mise en place de contrôles qualité data: réduction de 40% des anomalies et amélioration de la fiabilité des rapports réglementaires (FINMA, MiFID compliance) – Coordination projets clients | Animation réunions hebdomadaires | Formation utilisateurs outils BI (Qlik, Talend) – Gestion autonome de multiples projets en parallèle avec communication fluide auprès des stakeholders financiers

– Développement de solutions Machine Learning pour automatisation des processus de recrutement – Création d'algorithmes ML (NLP, clustering, topic modeling) pour analyser 500+ descriptions de postes et CVs | Matching automatisé candidat-poste avec système de scoring prédictif – Réduction de 20% du temps de pré-sélection des candidats pour l'équipe RH grâce à l'automatisation du screening initial (Python, Scikit-learn, NLTK) – Développement d'un système de génération dynamique de questions : création automatique de tests techniques personnalisés par profil candidat | Catégorisation des offres d'emploi par compétences requises

– Conception et mise en place d'un dashboard analytique Power BI pour suivi temps réel des pipelines de recrutement et visualisation des performances des modèles ML – Analyse des tendances du marché de l'emploi tech sur plusieurs années pour affiner la stratégie de recrutement et améliorer la sélection des talents – Pilotage du projet de déploiement Workday et migration des données RH pour une banque privée – Migration complète des données RH : 2000+ profils employés vers Workday | Extraction, transformation et chargement (ETL) des données paie, absences, formations, évaluations et performance – Développement et déploiement de 10+ packages SSIS en production pour automatisation quotidienne des flux RH | 0 incident post-déploiement sur 12 mois | Assurance de l'intégrité et mise à jour quotidienne des données RH – Création d'interfaces d'intégration entre Workday et systèmes internes (Active Directory, Outlook): synchronisation automatique des profils employés et organigrammes – Conception et mise en place d'un système de gestion du temps de travail : vue d'ensemble des heures travaillées et soldes de congés avec reporting mensuel automatisé pour 10+ managers (SSRS, Excel VBA) – Développement de rapports personnalisés et exports de données complexes en utilisant Workday pour répondre aux besoins des équipes RH et unités opérationnelles – Participation à l'amélioration de la qualité et de l'intégrité des données RH par mise en place de contrôles de cohérence et processus d'audit – Automatisation des processus essentiels liés aux fonctions RH (Finance, Rémunération, Paie) pour garantir l'efficacité et la précision des opérations

– Développement de modèles prédictifs pour estimer la durée de vie de matériaux industriels – Application de méthodes statistiques avancées (séries temporelles, analyse multivariée) pour identifier les facteurs clés affectant la durée de vie des réservoirs industriels – Développement de modèles Machine Learning prédictifs (régression, random forest) pour estimer la durée de vie résiduelle basée sur données historiques | Amélioration de 15% de la précision des modèles – Optimisation du preprocessing: traitement des valeurs aberrantes et données manquantes via fonction de coût minimisée

– Études statistiques pour l'optimisation du lancement de produits – Conception et réalisation d'études de marché complètes : analyse quantitative et qualitative de données clients pour lancements produits – Création de questionnaires et collecte de données sur échantillons ciblés | Présentation des recommandations stratégiques data-driven aux managers – Analyse statistique des résultats et production de rapports d'insights actionnables