Mathieu Gros Email & Phone Number

France

Tâches• Réalisation d’étude & Modélisation• Cadrage & Pilotage projet• Industrialisation, Amélioration continue & MaintenanceServices Digitaux (Apps Food & IOT): • Recommandation de recettes : Analyse, Pilotage & Amélioration continue du système algorithmique (boost de saisonnalité, renouvellement, couverture catalogue, gestion des produits doublons, généralisation sur d’autres marchés/appliances, etc), réflexion architecturale & optimisation calcul• Mesure & Amélioration continue du search : méthodologie de calcul des KPI, évolution du tracking, recommandation des boosts à appliquer• Scoring & NLP des commentaires/recettes : o détection des ingrédients substituants de recettes dans les commentaires o détection des ingrédients principaux d’une recette o Analyse de sentiment & raison de mécontentement• Prédiction de réalisation de recettes pour programme Healthy & mesure engagement• Analyse des comportements anormaux des robots aspirateurs IOT• Scoring de l’esthétisme des photos de recettesCRM, Marketing & E-commerce:• Projet CRM & Marketing Automation : Réflexion & soutenance d’intégrateurs, Cadrage du système de donnée alimentant l’outil et des features le composant (Customer Insight 360)• Scoring de probable possession pour campagne de qualification et cross-sell• Segmentations Stratégique Retail & MutliTouchpoint pour communication ciblée• Analyse des zones de chalandise, risque de cannibalisation et recommandations pour implantation de nouveaux magasins.• Marketing Mix Modeling : allocation des investissements media du groupe• Monitoring & Alerting de la part de visibilité sur l’étagère digital des revendeurs e-commerce (Amazon)Outils Jira, Trello, Dataïku, Python, Qlik, Excel

Région De Lyon, France

Développement de l’offre data-science, réponses à appels d’offre, évènements marketing Développement & encadrement opérationnel de l’équipe (montée en compétence, pilotage)POC & R&D : Hyperoptimisation, Clustering, benchmark services cognitifs

(Via Micropole)

Tâches• Cadrage, réalisation d’étude & modélisation• Pilotage projet & Encadrement de junior• Conseil opérationnelGestion de la relation client : • Modélisation et prévision des flux et dimensionnement ETP• Marketing Automation sur les moments clés de la vie du client • Analyse des comportements de RC, identification des irritants (Analyse des commentaires CRM et séquence de contact)Connaissance Client:• Calcul de valeur client (Customer Lifetime Value), • Segmentation valeur / profil• Ciblages pour communication MarketingSell:• Score de Churn: Identification des courtiers se désengageant d’April • Score d’appétence pour du multi-équipement & recommandation du produit proposéDémarche Data (Conseil opérationnel):• Mission de conseil visant à définir une architecture/gouvernance cible : Ateliers de collecte & réflexionOutils Python (pandas, sklearn), SQL, SQL Server, Oracle, Business Objects, R

(Via Micropole)

TâchesSchéma directeur (conseil opérationnel - 2017):• Mission de conseil visant à définir un schéma directeur: Ateliers de collecte, compte-rendu, analyse & définition des usages ciblesTopic Modeling (2018):• Analyse sémantique sur une enquête afin d’identifier les sujets de préoccupation/d’irritation des agents et les interactions entre directions nécessitant d’être fluidifiées. Réalisation d’un dashboard PowerBI.Outils Python (pandas, gensim, word2vec, scikit-learn), PowerBI

(Via Micropole)

• Cadrage, réalisation d’étude & modélisation• Pilotage projet & Encadrement de juniorTâches• Connaissance Client:• Scoring d’appétence à la prise de rdv des e-simulations pour améliorer la conversion en centre de contact• Benchmark de solution de tracking client permettant de lier des clients sans clés identifiantes dans leur parcours omnicanaux & Backtesting des impacts sur les KPIs• Analyse descriptive & Restitution dataviz automatisée sur le profil des clientsOutils Python (pandas, sklearn, plotly, pptx), Tableau

(Via Micropole)

Data Quality Factory:• Développement d’une solution d’audit des données permettant d’identifier les données incorrectes d’un référentiel et d’en prédire les valeurs probables • Mise en place d’indicateurs pour évaluer les prédictions et définition d’une démarche itérative associée• Développent d’un système de recommandation des valeurs à imputer pour maximiser l’extrapolation des modèles de prédictions• Intégration de la solution en mode SAAS dans le cloudOutils Python (pandas, sklearn, hyperopt), SQL

Lyon

Missions:Analyse de données & modélisation prédictive pour construire de nouvelles offres autour de la maintenance prédictive- Analyse de données structurées, non structurées (Interne / Open Data, Images)- Modélisation prédictive & Machine Learning- Exploration, Reporting & Data-visualisationEnvironnement Technique:- Dataviz: Tibco Spotfire- Data Science Langages: Python, R, SQL

Lyon

Missions : Maîtriser le budget des licences logicielles. Optimiser les coûts et la stratégie d’acquisition- Reporting des installations détection d’anomalies et conduite de projets sur leurs corrections (fiabilisation CMDB)- Optimisation des coûts (scénarios de valor. selon règles de calcul éditeur, contraintes techniques, évolution du parc)Environnement technique : Excel, HP UCMDB, BO, VBA, HP Asset Manager, suite Office, Lotus Notes

Lyon

Missions : Prévoir la charge des Centres de Relation Clientèle et dimensionner les ressources - Modélisation (régression) liant la charge aux suivis CRM, Elaboration d’un modèle pour le réappel - Prévision sur historique (Holt & Winters) et sur inputs des prévisions business (Supply et Marketing) - Ventilation weekly, daily et intraday (1/4h) selon typologie de mois, vacances/JF, etc - Planification des ressources, ventilation sur sites, Pilotage des flux téléphoniques selon capacitaire jour J - Reporting associé (Accuracy, Service Level, Occupation…), Budget et prévision sur horizon stratégiqueEnvironnement technique: Excel, SQL, VBA, TeleOpti, Access, Cognos, Tanagra, suite Office

Saint Priest

Missions : Améliorer les applications ERP, Créer les outils métier nécessaire au pilotage - Reporting décisionnel, Extraction et Appui au contrôle de gestion, maintien des outils Supply (gestion des stocks) - Développement de fonctionnalités ERP, support aux utilisateurs, interfaçage avec logiciel spécialisé (PLM) Environnement technique : Excel, SQL, SQL Server, Navision C/AL, suite Office

Lyon

Missions : Consolider le modèle prédictif des flux de pollutions hydrographiques liés aux activités humaines - Analyse des écarts entre prédiction du modèle et réalisé, identification et implémentation des optimisations - Analyse et correction des anomalies dans la base de données Environnement technique : Python, Excel, SQL, Oracle, Excel, BO, suite Office

Lyon

Missions : Développer et rationnaliser les activités commerciales - Analyse et repositionnement des offres. Création d’outils de suivis, ciblage pour campagne de prospection Environnement technique : Excel, Access, MapInfo (SIG), suite Office

Région De Lyon, France

Missions : Réaliser des études de marchés pour les acteurs du secteur agrofourniture - Echantillonage, élaboration des questions, programmation de script CATI - Suivi de l’enquête, Analyse des données, rédaction des restitutions Environnement technique : Excel, VOXCO (CATI software), SPSS, suite Office

Bachelor'S Degree, Etudes Statistiques

Méthodes Supervisées : - Régression Linéaire, Régression Logistique. - Arbre de décision (CHAID, CART, C4.5) - Analyse discriminante.

Certification (Via Coursera), Machine Learning (Apprentissage Automatique), 98%

Enseignement : 50h de cours, Evaluation sur 10 devoirs de programmation (35h) et 15 quizz (10h), score final: 98% - Rég linéaire, Algèbre.

Formation Mooc Via Udacity, Intro To Hadoop & Mapreduce

Formation Intro to Hadoop & MapReduce (Cloudera, Udacity, 4 weeks) Enseignement : 12h de cours, Entrainement sur un projet final (18h) .

Formation Mooc Via Fun, Statistiques Pour L'Ingénieur, Certification Obtenue Avec 97% De Bonnes Réponse

04/2016: Certification Statistiques pour l’ingénieur (Institut des mines, FUN, 6 weeks) Enseignement : 15h de cours, Entrainement TD.

Formation Mooc Via Edx, The Analytics Edge

01/2016: Formation The Analytics Edge sur R (M.I.T, Edx, 12 weeks) Effort estimé: 12h par semaine (env 60h de leçon/application supervisée.

Bachelor'S Degree, Mathématiques Informatique Et Application Aux Sciences

Mathématiques: Analyse, Algèbre linéaire, Probabilités et Statistiques Informatique: Programmation (C, PHP, HTML), Gestion de base de.