OCEANE TALEB

Mission 1 : Projet data mené pour l’équipe Engagement Marketing visant à améliorer la performance des campagnes d’emailing dans un environnement réglementé. • Analyse des données de campagnes emailing afin d’identifier les leviers d’engagement. • Conception de features sémantiques à partir des historiques d’envois. • Développement d’un modèle de scoring pour l’évaluation des objets d’emails. • Application de méthodes d’IA générative pour l’optimisation automatique des objets. • Déploiement d’une application web Streamlit facilitant l’exploitation opérationnelle des modèles par les équipes métiers. • Collaboration avec les équipes marketing et restitution des analyses à des parties prenantes non techniques. Mission 2 : Veille automatisée pour l’enrichissement des différentes newsletter • Scrapping d’articles scientifiques de manière automatisées, grâce à la génération de script par IA générative • Mise en place de test de conformité et de qualité des données récoltées Dataiku | Python | scikit-learn | Streamlit | NLP | LLM | API | AWS | Scoring | GenAI

Mission : Projet de marketing analytics visant à analyser la performance de campagnes de communication multi-canales et à identifier les leviers d’efficacité marketing par secteur d’activité. • Analyse de données de campagnes marketing multi-canales. • Enrichissement de features marketing et média et structuration des database. • Modélisation de KPI marketing et purchase funnel pour évaluer l’impact des variables sur la performance des campagnes. • Mise en place d’une pipeline d’analyse et de modélisation pour tester, comparer et sélectionner les approches/modèles les plus pertinents. Python (spyder) | SHAP | NLP | Analyse sémantique | Power BI | Data visualisation