Andre S.

• Architécté et implémenté un Lakehouse de qualité production sur Databricks pour ESNA (European Startup Nations Alliance), en utilisant l'architecture Medallion pour centraliser les données de l'écosystème des startups en Europe
• Établi des pipelines CI/CD avec Databricks Asset Bundles, permettant des déploiements d'infrastructure de données automatisés, fiables et contrôlés en version
• Défini et implémenté un cadre de gouvernance des données, appliquant les normes de qualité des données, le suivi de la traçabilité et la documentation pour des opérations auditables
• Centralisé les sources de données fragmentées dans des tableaux de bord analytiques haute performance, permettant une génération de rapports entre pays et une visibilité de l'écosystème
• Conçu des pipelines d'ingestion et de transformation de données évolutifs, améliorant la fiabilité des données et soutenant la croissance à long terme de la plateforme

• Architecté des pipelines de données et des modèles de données évolutifs à l'aide de Databricks, Delta Lake et Apache Spark, fournissant à l'équipe FP&A une visibilité en temps réel des coûts SG&A et éliminant les rapports manuels
• Défini et implémenté des normes de gouvernance des données, établissant les meilleures pratiques de modélisation et les contrôles de qualité des données pour assurer une analytique fiable
• Développé des modèles de notation des prospects et de segmentation des agents, améliorant les taux de conversion et permettant les services financiers personnalisés à l'échelle
• Automatisé les workflows de rapports à l'aide de Python et SQL Server, réduisant les efforts manuels et livrant des tableaux de bord Power BI pour les cadres
• Intégré des données financières complexes à l'aide d'Azure Data Factory (ADF), créant une source unique de vérité pour les KPI commerciaux critiques

• Contribution au développement d'un modèle de régression XGBoost en Python pour optimiser la tarification des annonces de véhicules, augmentant ainsi l'engagement des utilisateurs sur la plateforme
• Conception de pipelines de préparation des données, validation et nettoyage des données provenant de sources SQL et NoSQL afin de garantir des données d'entrée de haute qualité pour les modèles de machine learning
• Mise en œuvre de routines de validation des données ayant amélioré la cohérence, l'intégrité et la fiabilité des pipelines de machine learning
• Collaboration avec des data scientists seniors pour transformer les données bancaires et de la marketplace en informations exploitables pour l'unité commerciale automobile

• Responsable du reporting macroéconomique, avec suivi des indicateurs clés dans les secteurs industriels, les matières premières, les marchés financiers, l'agriculture et les services, afin d'appuyer la prise de décision des clients
• Maintien d'une base de données économiques de haute qualité, garantissant l'exactitude des mises à jour quotidiennes des indicateurs clés, notamment l'inflation (IPCA/IGP-M) et les taux d'intérêt (SELIC)
• Analyse des tendances du marché et des performances sectorielles, fournissant des informations basées sur les données pour des rapports stratégiques et des prévisions économiques
• Optimisation des processus de collecte de données, améliorant l'efficacité des mises à jour quotidiennes sur des ensembles de données économiques complexes

Danone is a world-leading food and beverage company, dedicated to bringing health through food to as many people as possible through its market-leading brands and data-driven commercial strategies.

• Produced strategic sales reports to track regional manager performance, providing the commercial team with actionable insights to hit monthly and annual targets.

• Streamlined customer and supplier management, overseeing registration and control processes to ensure operational efficiency within the supply chain.

• Analyzed commercial KPIs, identifying trends in sales performance and supporting the business unit with data-backed recommendations for market growth.

• Maintained high-integrity sales databases, ensuring that the information used for executive decision-making was accurate and up to date.