Matthieu Cazier Email & Phone Number

Brétigny-Sur-Orge, Fr

Au sein de deux équipes transversales de data science et avec l’équipe data engineering , j'ai contribué à la mise en place de divers indicateurs pour le CRM, des analyses ciblées et des processus automatisés.− Validation de la table de reprise de lecture : Analyse et évaluation de l’utilisabilité de la table pour optimiser la gestion des données de visionnage.− Optimisation du taux de complétion des vidéos : Mise en place de catégories de complétion (début, en cours, terminé) pour simplifier les analyses CRM et faciliter l’interprétation.− Analyse d’appétence par catégorie de contenu : Développement d’indicateurs pour évaluer l'intérêt des utilisateurs envers 9 catégories et 25 sous-catégories. Conception de seuils d’appétence personnalisés (opportuniste, modéré, fan, ultra fan) selon les catégories− Harmonisation du catalogue de contenus : Structuration du catalogue en catégorisant les vidéos pour améliorer la gestion des préférences et la recommandation.− Appétence par canal de communication : Évaluation de la préférence utilisateur entre notifications push et newsletters, en fonction des taux d’ouverture, pour optimiser la stratégie CRM.− Analyse du Comportement Multi-programmes : Étude du comportement des utilisateurs sur une période de 13 mois pour analyser la conversion naturelle d’un usage monoprogramme (visionnage d'un seul programme) vers un usage multiprogramme (visionnage de plusieurs programmes).En parallèle, j'ai collaboré avec l’équipe data engineering pour automatiser la production et la mise à jour des indicateurs CRM (quotidiens, hebdomadaires, mensuels). J'ai cadré les besoins, conçu des scripts et DAGs pour Airflow, et effectué des tests unitaires pour assurer la fiabilité des pipelines de donnéesCompétences techniques : spark, sql, gcp(BigQuery, cloudStorage, dataproc), terraform , gitlab (CI/CD), airflowMéthode agile scrum

Ville De Paris, Île-De-France, France

Réalisation d'une segmentation et analyse d'un questionnaire - J'ai exploré les données pour identifier les variables pertinentes et établir des liens entre elles- J'ai créé de nouvelles variables pertinentes pour la segmentation- J'ai utilisé la segmentation K-means- J'ai identifié les caractéristiques distinctives de chaque segment et proposé des recommandations pour chaque groupe cible- Pour la partie questionnaire : j'ai analysé les questions puis j'ai fais une comparaison entre prospect/client et une analyse par archétype. Compétences techniques : Python, jupyter notebook

Ville De Paris, Île-De-France, France

- Développement des outils algorithmiques et prédictifs (scoring, segmentation ... )- Mener des études ad hoc. (Clustering/enrichissement/ création de dashboard) - Automatisation des différents projets récurrents- R&D sur différents sujets autour de l'utilisation des données.

Ville De Paris, Île-De-France, France

- Consultant en data science pour des projets de data science en marketing - Profiling / scores / analyses RFM/ nettoyage de BDDCompétences :- Tableau - Python - SQL- Dataiku- Snowflake- Jupyter notebook - Librairie data science- Gitlab

Région De Paris, France

- Réaliser le traitement statistiques et l'analyse des données sur Python et R en vu de leurs interprétations, évaluer les différentes méthodes d'analyse et choisir les plus approprié selon les objectifs de chaque protocole.-Proposer des évolutions dans l'analyse des données en fonction des besoins nouveaux.-Acquérir et analyser des données cinématiques, cinétiques et EMG dans le cadre de protocole de recherche biomédicale sur la personne humaine.

Région De Toulouse, France

Taches réalisées :- Mise en place d’un protocole d’évaluation de tâches spatiales- Passations expérimentales- Analyses des données statistiques- Rédaction des résultats et d’un article scientifique

Garches, Île-De-France, France

- Analyser différentes vitesses sur un franchissement d’obstacles en fauteuil roulant - Faire passer des tests - Recruter des participants- Faire une revue de littérature - Analyse des données récoltées

Master 2, Ismh, Ingénierie R&D, Mathématiques Appliquées Au Mouvement Humain, Sciences Des Données, Ihm ...

-Analyse et modélisation du mouvement : considérant les spécificités du mouvement humain dans une approche intégrée, ces diplômés ont.

Machine Learning Engineer

L’objectif de cette formation est de savoir automatiser le déploiement de modèles de Machine Learning dans le système logiciel de.

Data Scientist, Science Des Données

https://github.com/matthieucazier A travers 8 projets : - Collecter et préparer les données en vue de l’analyse - Programmer des.

Licence, Entraînement Sportif Spécialité Tennis, Mention Assez Bien