Olga Bliznetsova

Mise en place d'agents d'IA conversationnels en exploitant la technologie RAG, des intégrations d'API et des tools. Accompagnement des clients dans l'industrialisation de solutions d'IA, depuis la hiérarchisation des cas d'usage jusqu'au déploiement et à l'adoption. Construction des pipelines d'IA pour le traitement de documents, coordination des tests. Formation des équipes d'ingénieurs clients à l'utilisation des solutions agentiques.

Construction d'une plateforme mutualisée sur Kubernetes et OpenShift, du POC à l'industrialisation à l'échelle du groupe. Macro-chiffrage, définition de la roadmap, des dépendances, priorisation et jalons. Structuration du backlog : découpage des fonctionnalités en User Stories. Lien opérationnel entre les entités du groupe et les équipes techniques. Élaboration des plans de tests et automatisation de la recette fonctionnelle. Environnement : Confluence, JIRA, SAFE, ServiceNow, Grafana, Kibana

Projet final orienté Mobilité Électrique / IRVE : analyse du marché des infrastructures de recharge en France (open data → ingestion, modélisation BigQuery, KPIs, dashboards et recommandations). Analyse, traitement et modélisation des données (SQL avancé, Python – Pandas/Numpy). Pipelines data cloud sur GCP : Cloud Storage & BigQuery. Conception de dashboards et KPIs (Looker Studio, PowerBI). Collaboration projet en mode agile (Git & GitHub, workflows collaboratifs). Initiation à Databricks et traitement de données distribuées (Spark) dans le cadre du bootcamp. Environnement : SQL, Python, Git/GitHub, BigQuery, GCP, Looker Studio, PowerBI, Databricks, API

Analyse et exploitation de données IoT issues des compteurs embarqués pour orienter les décisions et détecter les anomalies. Création et suivi de dashboards de performance (Power BI) : usage, disponibilité, qualité de service. Pilotage d’une plateforme B2B intégrant des modules internes et des flux opérationnels data. Cadrage fonctionnel et définition de la vision produit data en lien avec les enjeux opérationnels. Mise en place de la Product Discovery : ateliers métiers, analyse des besoins et définition des KPIs. Gestion de la roadmap, priorisation du backlog et coordination des équipes techniques et métiers. Pilotage du delivery : rédaction des User Stories, tests fonctionnels, validation des livraisons et documentation. Animation d’ateliers produit et accompagnement au changement. Encadrement fonctionnel des équipes internes et externes (15 personnes). Environnement : Jira, Confluence, Git, SQL, PowerBI, BigQuery, GCP (Pub/Sub), MongoDB, Figma, API REST/Swagger, Salesforce (certifiée), tests fonctionnels.

Travail sur un écosystème IoT à grande échelle (11M compteurs Gazpar) avec ingestion, traitement et valorisation des données. Contribution à la gouvernance des données métiers : définition des règles de qualité, dictionnaires, modèles et structures décisionnelles. Conception et modélisation des structures de données (modèles étoile / flocon). Identification des besoins métiers et proposition de solutions data alignées sur les priorités. Recette fonctionnelle et validation des livrables data (modèles, dictionnaires, conception détaillée). Environnement technique : Informatica, PowerBI, Confluence, Jira.

Développement commercial et négociation de contrats. Sales : gestion d'une équipe de 6 personnes, définition de la stratégie de vente au détail ; plan de vente ; KPIs ; team building.

Définir la stratégie du produit avec les départements ventes et marketing. Suivie des parts de marché, satisfaction des clients Gestion de projets transversaux : lancement de produits en collaboration avec les équipes de logistique et de production. Gestion de l'équipe commerciale, définition des KPI

Élaboration de plan annuel, études de marché, veille concurrentielle, rebranding de la marque, analyse des ventes et de KPI’s Optimisation de packaging, gestion de plans promotionnels