Kim Nguyen

– Intégration dans une équipe produit européenne dédiée à la réparation des produits après achat, en lien avec les réglementations environnementales. – Mise en place d'un workflow data end-to-end: consolidation de données produit et opérationnelles (Redshift), simplification et optimisation des SQL complexes pour préparer les données (Amazon Cradle – outils internes) et création d'une table analytique centrale dans l'Amazon Data Lake pour assurer la fiabilité des indicateurs et l'autonomie de l'équipe. – Création de dashboards Amazon QuickSight pour le suivi des KPIs clés (demandes de réparation, taux de succès, temps de traitement, adoption,...), en collaboration avec Product et Tech; équipe autonome en moins de 4 mois.

– Analyse des besoins métiers (Customer Success, Marketing, Sales, Support, Tech, etc.) et conception de solutions BI adaptées (Tableau, Mixpanel, Salesforce) pour améliorer la prise de décision et renforcer la culture data. – Transformé des données brutes en KPIs et dashboards exploitables avec Tableau, améliorant la prise de décision et la visibilité des performances. – Collaboré avec Data Scientists et ingénieurs pour construire un service interne fiable, gérant l'ensemble du pipeline ETL (Extract, Transform, Load).

– Implémenté Elastic Stack pour moderniser l'architecture des données et fournir des dashboards Kibana exploitables. – Optimisation du reporting CRM avec Qlik Sense: extraction BDD, ETL Talend et intégration multi-sources, amélioration de la qualité et disponibilité des données.

– Enseigner et être responsable des matières en mathématiques, économétrie et en statistiques appliquées.