Andre S.

• Architecteerde en implementeerde een productiegrade Lakehouse op Databricks voor ESNA (European Startup Nations Alliance), gebruikmakend van de Medallion-architectuur om startupecosysteemdata centraal in Europa in te richten
• Etableerde CI/CD-pipelines met Databricks Asset Bundles, waardoor geautomatiseerde, betrouwbare en versiebeheerde datainfrastructuur-implementaties mogelijk werden
• Definieerde en implementeerde een datagovernanceframework dat datakwaliteit, lineage tracking en documentatienormen voor auditeerbare operaties handhaafde
• Centraliseerde gefragmenteerde gegevensbronnen in high-performance analytische dashboards, waardoor rapportage over landen en ecosysteemzichtbaarheid mogelijk werd
• Ontwerpe schaalbare data-ingestie- en transformatiepipelines, wat datagetrouwdheid verbeterde en langetermijngroei van het platform ondersteunde

• Architecteerde schaalbare datapipelines en datamodellen met behulp van Databricks, Delta Lake en Apache Spark, wat het FP&A-team realtime zichtbaarheid in SG&A-kosten gaf en handmatige rapportage elimineerde
• Definieerde en implementeerde datagovernancestandardards, waarbij modelleringsbestpraktijken en datakwaliteitscontroles werden vastgesteld om betrouwbare analysen te waarborgen
• Ontwikkelde lead scoring en agent-segmenteringsmodellen die conversiepercentages verbeterden en persoonlijke financiële diensten op schaal mogelijk maakten
• Automatiseerde rapportagewerkstromen met behulp van Python en SQL Server, wat handwerk reduceerde en executive Power BI-dashboards leverde
• Integreerde complexe financiële gegevens met behulp van Azure Data Factory (ADF), waardoor een enkel waarheidsgehalte voor kritieke bedrijfs-KPI's werd gecreëerd

• Bijgedragen aan de ontwikkeling van een XGBoost-regressiemodel in Python om de prijsstelling van voertuigadvertenties te optimaliseren, wat de gebruikersbetrokkenheid op het platform verhoogde
• Datavoorbereidingspijplijnen ontwikkeld, waarbij data uit SQL- en NoSQL-bronnen werd gevalideerd en opgeschoond om input van hoge kwaliteit voor machine learning-modellen te waarborgen
• Datavalidatieroutines geïmplementeerd die de consistentie, integriteit en betrouwbaarheid van machine learning-pijplijnen verbeterden
• Samengewerkt met senior data scientists om bank- en marketplacegegevens om te zetten in bruikbare inzichten voor de automotive business unit

• Verantwoordelijk voor macro-economische rapportage, met monitoring van belangrijke indicatoren binnen sectoren, grondstoffen, financiële markten, landbouw en dienstverlening ter ondersteuning van de besluitvorming van klanten
• Onderhield een hoogwaardige economische database en waarborgde de nauwkeurigheid van dagelijkse updates van belangrijke indicatoren, waaronder inflatie (IPCA/IGP-M) en rentetarieven (SELIC)
• Analyseerde markttrends en sectorprestaties en leverde datagedreven inzichten voor strategische rapporten en economische prognoses
• Stroomlijnde de dataverzamelingsprocessen en verbeterde de efficiëntie van dagelijkse updates van complexe economische datasets

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.