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Alexandre D.

DATA SCIENTIST

969 dollar
Freelancer
23 ans
Calais, FRANCE
Python Machine Learning Data Science Big Data

Mon expérience

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KwarTixApril 2015 - Présent

Conrad (Retail)--------------------------------------Avril à Juin 2018

Marketing :
->    Segmentation clientèle B2B
->    Référencement automatique des nouveaux produits
->    Recommandations sur l’infrastructure du système d’information
Gain attendu : 2 M€ CA
Environnement technique : SAS, SQL, Excel

VITSE – TP (Travaux Publics)--------------------------------------Janvier à Décembre 2017

Téléphonie mobile :
->    Segmentation des abonnés (flotte de 200 utilisateurs)
Algorithme de proposition du forfait le plus adapté
Optimisation du cout financier : baisse de 15%
Environnement technique : Excel, pdf, automates Schneider Modicon, OpenVPN, Debian, Windows Server, MacOs, VMware

PSA (Peugeot Citroen) – Cap Gemini--------------------------------Octobre à Décembre 2016

Finance :
->    Modélisation de la ventilation des demandes d’investissement par typologie de projet, par métier et par mois (Réseau de neurones développé avec SPSS Modeler)
->    Mise en production de la solution (Excel)
->    Définition des indicateurs métiers
Environnement technique : SPSS Modeler, Excel

Challenge data science (Datascience.net)-------------------------------------Septembre 2016

Agence Technique de l’Information sur l’Hospitalisation (ATIH) :
->    Objectif : mieux anticiper l’augmentation des maladies chroniques
->    Précision du modèle développé : 93.2%
->    Classement : 36/303
Environnement technique : SPSS Modeler, Excel, Python (Scikitlearn, pandas)

Millim (Retail)--------------------------------------Juillet 2016

Marketing :
->    Détection des critères de satisfaction client : analyse des commentaires libres sur internet
(Text mining – Web scraping)
Environnement technique : R, Python

Asmodine (Retail)--------------------------------------Juin 2016

Stratégie :
->    Recommandations sur le business model d’exploitations des données clients
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Arc InternationalJuly 2005 - April 2015

Marketing - ventes :
->    Optimisation des prévisions statistiques de ventes (6000 refs) : modélisation d’algorithmes adaptés au marché du verre. Simplification du processus – Paramétrage SAP
Extraction et préparation des données à l’aide de Business Object
Key user du progiciel Skep (éditeur Dynasis)

->    Organisation du service prévisions des filiales française (CA=100M€) et UK (CA=15M£) :
Développement d’un progiciel de prévisions (avec Access et Excel) et déploiement au Royaume uni, en Espagne et en France.
Formation et assistance des utilisateurs – KPI (fiabilité)

->    Quantification de la corrélation entre les ventes en Russie et le cours du rouble :
(Extraction de l’historique du cours du rouble sur internet)

Finance :
->    Consolidation et validation des Business Plans des 6 sites de production (répartis sur 4 continents) :
Contrôle de l’adéquation entre les ventes, les productions (500kt/an), les capacités (22 fours, 150 lignes de fabrication), les stocks et les CAPEX (80M€/an)

->    Simulation de la régionalisation des productions dont les conclusions ont abouti à l’achat d’un site en Russie (2 fours) et à la construction d’un four au Moyen Orient (80M$)

->    Création d’un algorithme de calcul des couts rendus à destination qui permet de déterminer le site de fabrication le plus profitable par article

Autres :
->    Détection des anomalies sur les consommations de gaz et d’eau à l’aide de la maitrise statistique des procédés. Déploiement de l’algorithme en Visual basic (VBA)

Environnement technique : BO, SKEP, Access, Excel, SAP
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ASCOMETALJanuary 2004 - December 2004

Planification :

->    Création d’un contrôle de la cohérence des données issues du progiciel d’ordonnancement
Environnement technique : Factory Planner
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Alcatel-LucentJanuary 1998 - January 2003

Tests des câbles sous marins à fibres optiques :

->     Optimisation du flux de mesure : changement d’organisation de série à parallèle – choix d’outil moins cher et plus réactif

->    Augmentation de la productivité : mise en évidence d’une corrélation entre le niveau d’entrée du laser et le succès des mesures physiques.

Mes compétences

VBA, Team management, Strategic Planning, SQL, SPSS, Python, Project Management, Predictive analysis, Oracle, Microsoft Office Pack, Machine Learning, Graph Database, Digital Product Development, Data Science, Data analysis, Consulting, Business Development, Big Data