Yanick KUETE SONKOUE

Contexte : Intervention au sein de l’équipe Data Delivery pour accompagner les lignes d’affaires Assurances Auto et Habitation dans la valorisation de leurs données afin de soutenir une prise de décision éclairée (tarification, sinistralité, performance portefeuille, rentabilité). Réalisations et Responsabilités : • Recueil et analyse des besoins métiers (actuariat, souscription, réclamations, finance) ; • Conception et optimisation des flux d’ingestion et de transformation de données vers le Data Lake et Snowflake ; • Développement de pipelines ELT avec Azure Data Factory ; • Mise en place de bonnes pratiques CI/CD et gestion de versions avec Azure DevOps ; • Structuration des modèles analytiques dans Snowflake ; • Développement de tableaux de bord Power BI (KPIs : taux de sinistralité, primes, ratio combiné, performance produits) ; • Gestion sécurisée des accès et secrets via Azure Key Vault ; • Contribution à la qualité et à la gouvernance des données (contrôles, traçabilité, documentation technique). Technologies et outils utilisés : Azure Data Factory, Azure DevOps, Snowflake, Power BI, Azure Data Lake, Azure Key Vault.

Contexte : Intégré dans les équipes d’architecture de données, j’ai piloté des initiatives stratégiques autour de la gestion, de l’optimisation et de la valorisation des données afin de renforcer les processus de décision d’affaires. Dans un environnement exigeant en scalabilité et en performance, j’ai conçu et déployé des architectures data robustes et flexibles, combinant des solutions Cloud (Azure) et On-Premise. Réalisations et Responsabilités : • Évalué les besoins fonctionnels et techniques afin d’aligner les solutions data sur les objectifs métiers. • Conçu et modélisé des architectures hybrides Cloud (Azure) et On-Premise, en optimisant les Lakehouse, DataLake et entrepôts de données pour faciliter l’accès aux données analytiques et à l’IA. • Développé, orchestré et maintenu des flux ETL sur SQL Server, Azure Databricks et Microsoft Fabric, en intégrant des données issues d’applications métiers, de SharePoint et d’API. • Conçu et implémenté des cubes SSAS pour fournir des analyses multidimensionnelles et développé des rapports Power BI interactifs pour permettre aux décideurs de visualiser les KPIs et prendre des décisions éclairées. • Mis en place des procédures de gouvernance, renforcé la qualité et la fiabilité des données et optimisé les performances des flux analytiques. Technologies et outils utilisés : MS Fabric, Azure Data factory, Databricks, Snowflake, MSBI (SQL Server, SSIS, SSAS), Oracle Database, Power BI, Git, SharePoint.

Contexte : Au Sein de la Direction d’information Décisionnelle DSI d'un client gouvernemental, je suis intervenu au poste de leader technique dans un projet de grande envergure. L’objectif du projet était d’avoir un système d’information unifié où sont agrégées toutes les données liées au formations professionnelles, la gestion des contrats d’alternance, CPF, financement à l’échelle nationale. Les données issues de cette agrégation étaient présentées sous formes de tableaux de bords Power BI utilisés par les affaires : • Recueil des besoins ; • Rédaction des spécifications techniques ; • Priorisation, gestion du backlog selon les contraintes techniques, les délais et la valeur apportée ; • Gestion du planning, charges et budget ; Suivi des développements ; • Animation des démonstrations métiers ; • Formation et accompagnement des utilisateurs ; • Animation des cérémonies agiles ; • Cadrage des projets Data en définissant les métriques de performance en accord avec les objectifs côté usages et métiers ; • Pilotage de la gouvernance opérationnelle, de la qualité et de la cartographie des données ; • Pilotage des projets d’architecture et de modélisation autour de la donnée ; • Construction des flux d’ingestion de données ; • Construction des Lakehouse, Datalake et Data Warehouse; • Développement des reporting Power BI (Rapport et tableau de bord). Technologie: MS Fabric, Azure data factory, MSBI (SQL Server, SSIS, SSAS, SSRS) – Power BI, Git

Contexte : Au sein de l’équipe reporting Bi et analyse de données, faire évoluer sur Azure la plateforme de traitement des données de la direction commerciale pour Kronenbourg et le groupe Carlsberg. Cette plateforme a pour objectif de centraliser, valoriser et comparer des données de source multiple. A terme la plateforme doit également permettre de faire de la prédictibilité sur les ventes futures – Types de données exploités : volume de vente, type de boissons vendu, scoring consommateur, scoring point de vente, scoring des entrepôts, tendances marketing. Ma mission était de : • Analyser les besoins clients pour traduire sous forme de spécifications techniques ; • Développer les solutions techniques adaptées au besoin ; • Modélisation des architectures data (Pipeline, Datawarehouse, Workflow) ; • Développer les pipelines dans Azure data factory et Azure DevOps ; • Faire des évolutions sur le Datawarehouse sur Azure SQL Data base • Mettre les flux en production ; • Développer les rapports et Dashboard sur Power Bi ; • Faire la documentation fonctionnelle et technique ; Autres technos utilisées dans la mission : Azure data factory, Synapse Analytics Azure Databricks (Spark), Azure DevOps, Power BI.