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Perrine Broy

Data Science Leader

Perrine Broy
39 ans
Permis de conduire
Situation professionnelle
Consultante
Ouverte aux opportunités
Présentation
Je suis ingénieure en statistiques et docteur en sûreté de fonctionnement. J'aime les nouveaux défis et c'est avec curiosité que j'ai cumulé des expériences en Data Science et en fiabilité, en tant que consultante ou leader, et dans divers secteurs de l'industrie.
Ma rigueur est reconnue par mes collègues et clients et la qualité de mon accompagnement est appréciée par les collaborateurs dont je suis la manager. Je tiens aussi au lien de transmission que j'établis régulièrement avec des étudiants ou des stagiaires.
J'ai la chance d'avoir un métier qui me permet de combiner l'aspect humain du management et les challenges techniques des projets variés.

Plus d'infos sur https://www.doyoubuzz.com/perrine-broy
CV réalisé sur DoYouBuzz
  • 2023 : Data Tech Leader / DET Ressources Manager
    • Dernières expériences significatives :
    • Depuis juin 2023 : Chef de projet Maintenance Prédictive (HUMS) et Data pour Arquus
    • Management des ressources de la CBU DET d'expleo
    • Production et suivi d'études data, réponses à appels d'offres
  • 2022 : Ingénieure Senior Data Science et Fiabilité / Team Leader
    • Ingénieure senior Data Science et Fiabilité. Dernières expériences significatives :
    • Mars - Juillet 2022 : Analyse de la Common Network Asset Indices Methodology pour RTE (Optimisation d'âge de remplacement d'actifs / Python)
    • Septembre - Décembre 2022 : Data Analyst pour ACC (Validation de process industriels / Contexte Agile / Python)
    • Management d'une équipe d'une quinzaine de data consultants
    • Participation au business développement d'Expleo DET pour les secteurs Energie, Life Science et BFSI
  • 2021 : Team Leader / Project Delivery Manager
    • Utilisation des ERP Unit4 et Beez
    • Management d'équipes, jusqu'à 50 collaborateurs
    • Pilotage de projets, jusqu'à 118 k€ HT de CA par mois
    • Accompagnement des collaborateurs dans le programme de reskilling d'Expleo vers les métiers du digital
  • 2018 - 2020 : Responsable technique du plateau "Durabilité Data Science" d'Expleo pour la DQSC-CT de Renault :
    • Gestion de la charge de l'équipe, coordination des activités, pilotage technique
    • Exploration de la base de données "Factures clients"
    • Analyses de vieillissement sur le parc automobile
    • Modélisation du budget prévisionnel des dépenses sous garanties pour le groupe Renault
  • 2017 - 2020 : Ingénieur Spécialiste RAMS - Data Science
    • Production et suivi d’études Data Science (analyse, croisement et traitement statistique des données, Python, Text Mining) pour Airbus Aircraft, Airbus Helico, Renault
    • Production et suivi d’études de Sûreté de Fonctionnement, Sûreté Nucléaire, fiabilité mécanique pour Safran, CEA, Nexter, Alstom, ESID
    • Responsable de l'équipe "Fiabilité mécanique" : suivi managérial, démarches commerciales
    • Membre actif de la cellule "Expertise" de RAMS Consulting. Organisation des formations internes et externes, communication, support technique
  • Assistance à maîtrise d'ouvrage pour la Sûreté Nucléaire (ESID Brest)
  • Analyses fonctionnelles et études de fiabilité (APR, AMDEC, AdD)
    • Sujet : Évaluation de la sûreté de systèmes dynamiques hybrides complexes. Application aux systèmes hydrauliques

Thèse de doctorat en Optimisation et Sûreté des Systèmes (PhD)

UTT (Université de Technologie de Troyes, laboratoire LM2S)

Décembre 2010 à mars 2014

Diplôme d'Ingénieur en Statistiques (MSc)

ENSAI (Ecole Nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information)

Septembre 2006 à mars 2010
Spécialité Génie Statistique
Compétences

Compétences Data

  • Python (pandas, NumPy, SciPy, ReLife, Matplotlib, scikit-learn, Streamlit, PySpark)
    Avancé
  • Traitement des données et statistiques descriptives
    Avancé
  • Classification (SVM), Text Mining / NLP
    Bon niveau
  • Modélisation, régression, prévision, séries temporelles
    Bon niveau
  • Environnements de développement : VSC, Jupyter, Hue, Eclipse, Aptana, RStudio, Spyder, Gitlab
    Bon niveau

Compétences Fiabilité

  • Modélisation de la fiabilité dynamique
    Avancé
  • Diagrammes de fiabilité, arbres de défaillances et d'événements, graphes de markov, Réseaux de Pétri, Réseaux Bayésiens statiques et dynamiques
    Avancé
  • Analyse fonctionnelle, APR, AMDEC produit
    Bon niveau

Langues

  • Français : langue maternelle
    Expert
  • Anglais : lu, écrit, parlé (7 semaines passées en pays anglophone, 10 mois dans un centre de recherche anglophone, score au TOEIC : 860 (en 2010) et 735 (en 2018 sans préparation spécifique), formations régulières)
    Bon niveau
  • Allemand et espagnol : notions
    Notions