Über Louis
Analytics Engineer & Data Analyst
Fort de 5 années d'expérience dans des environnements tech (Microsoft, Aircall, Stuart, Too Good To Go), j'aide les équipes Data à construire des fondations solides : pipelines fiables, modèles testés et documentés, données actionnables. Je travaille aussi bien avec des Data Analysts qu'avec des ML Engineers, en gardant toujours un œil sur l'usage final de la donnée.
⭐️ Mon objectif
Permettre à vos équipes de s'appuyer sur des données fiables et actionnables afin de piloter vos décisions avec confiance, sans dépendre d'une seule personne pour les comprendre.
⚙️ Mon expertise
- Pipelines robustes et évolutifs : conception et maintenance d'architectures data modernes sur AWS et Snowflake, avec dbt et Airflow -> du brut à l'analytique.
- Modélisation pensée pour durer : matérialisations adaptées au volume, macros réutilisables, tests systématiques et documentation soignée.
- Mise à disposition métier : définition de métriques, création de dashboards (Looker, Tableau, Superset), et formation des équipes au self-service data.
🎯 Exemples de projets réalisés
- Standardisation de l'architecture data pour 16 retailers (ingestion Python + S3, modèles dbt raw & core) — ancienne architecture dépréciée en 4 mois
- Pipelines ML-ready pour un modèle de recommandation de discounts en magasin -> +10% de vente au bout d'un mois
- Rapports de performance hebdomadaires automatisés pour +500 franchises (McDonald's, Burger King, Sushi Shop…)
- Modèle d'attribution marketing multi-source (Google Ads, Meta Ads, HubSpot, dbt)
- Funnel de suivi de l'expérience utilisateur et identification de points de friction (Amplitude, Segment)
- Formation des équipes métier au self-service data
💡 Mes compétences
Transformation & orchestration : SQL, Python, dbt, Airflow, Airbyte, Fivetran
Cloud & Infra : AWS (S3, Glue, Redshift), Snowflake
Visualisation : Looker, Tableau, Superset, Count
Französisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Spanisch
Verhandlungssicher
Vor Ort möglich
Paris (bis zu 10 km)
Projekt- und Berufserfahrung
- Too Good To GoAnalytics EngineerGROSSHANDELJuni 2025 - Mai 2026 (11 Monate)Paris, Frankreich👉 Standardisation de l'architecture data pour 16 retailers (migration S3, modèles dbt raw & core) -> dépreciation de l'ancienne architecture en 4 mois, documentation réutilisable pour accélérer les futurs onboardings.👉 Conception et livraison de deux pipelines ML-ready (retail_price & item_outcomes) pour alimenter un modèle de recommandation de discounts : modèles dbt incrementaux multi-retailers via macros, tests de qualité custom, déploiement progressif -> +10% de vente sur les produits discountés en magasin.👉 Mise en place de bonnes pratiques dbt au sein de l'équipe : implémentation de tests systématiques (unique, not null, accepted values, SQL custom), documentation des modèles existants et nouveaux -> contribuant à promouvoir une culture data et à fiabiliser la base de code sur le long terme.
- StuartAnalytics EngineerLOGISTIK & SUPPLY CHAINJuli 2024 - Mai 2025 (10 Monate)Paris, Frankreich👉 Mise en place, maintenance et dépréciation de pipelines d'ingestion de données (Intercom, Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, Salesforce, HubSpot, …) ; création de modèles raw et core en dbt, mis à disposition des équipes Analytics pour leurs analyses.👉 Amélioration d'une ingestion Twilio × backend permettant de lier un package_id au numéro de téléphone d'un utilisateur final -> ouvrant une granularité plus fine pour mieux comprendre les utilisateurs et affiner la définition des personas.👉 Conception et maintien de DAG Airflow pour orchestrer des pipelines de données complexes -> gestion des dépendances, alerting en cas d'échec et monitoring continu pour garantir la fiabilité des flux.
- StuartSenior Data AnalystLOGISTIK & SUPPLY CHAINJanuar 2022 - Juni 2024 (2 Jahre und 5 Monate)Paris, Frankreich👉 Automatisation de l'envoi de rapports de performance hebdomadaires par franchise pour les plus grands clients (McDonald's, Sushi Shop, Burger King, …) : définition des métriques avec les équipes commerciales, modélisation de la donnée, design des dashboards et paramétrage des envois automatiques.👉 Réalisation d'analyses de pricing dans le cadre de renégociations contractuelles : analyses financières et opérationnelles, modélisation de plusieurs scénarios tarifaires, restitution et collaboration étroite avec les équipes commerciales.👉 Standardisation des outils de visualisation à l'échelle de l'entreprise : redéfinition des métriques clés, alignement avec toutes les équipes métier, création de rapports de performance consolidés et documentation des métriques.👉 Autres projets : modèle d'attribution marketing (HubSpot, dbt, Google Ads, Meta Ads), analyse de rétention client (churn), funnel de suivi de l'expérience utilisateur (Amplitude, Segment), analyse stratégique des comportements des utilisateurs finaux présentée au board France.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Data Science & Intelligence ArtificielleLe Wagon2022Programme intensif de 6 mois à temps partiel pour apprendre la Data Science/Analyse/Engineering avec Python : • Analyse de données avec SQL, BigQuery, Pandas, NumPy et Matplotlib • Statistiques avec SciPy, Seaborn et Statsmodels • Machine Learning avec Scikit-learn • Deep Learning avec TensorFlow Keras • Développement de produits data avec Google Cloud Platform, MLflow, Flask, Heroku et Streamlit
- Master's degree en Management des Systèmes d'InformationIÉSEG School of Management20207ᵉ école de commerce en France (classement Financial Times) 21ᵉ Master in Management au monde (classement Financial Times) 3 400 étudiants 82 % de professeurs internationaux IESEG est membre de la Conférence des Grandes Écoles, de EQUIS, de l’EFMD (European Foundation for Management Development), de l’AACSB (Association to Advance Collegiate Schools of Business) et de la CLADEA (Consejo Latino Americano de Escuelas de Administración).
Zertifizierungen
- dbt Fundamentalsdbt Labs2026