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Yann Le Baud

Lead Data Analyst

Yann Le Baud
46 ans
Permis de conduire
Boulogne-Billancourt (92100) France
Situation professionnelle
En poste
En simple veille
Présentation
Je suis passionné par la donnée et son exploitation concrète.Tous ses aspects m’intéressent et me captivent.
Mon expérience, notamment en tant que consultant, associée à la maitrise d’outils différents, m’ont permis de travailler sur une multitude de techniques, données, secteurs et problématiques variés et d'acquérir ainsi une solide expertise dans le data marketing.

Enfin, les nouvelles perspectives offertes par le Big Data et la Data Science me permettent aujourd'hui de projeter ma créativité, mon expertise technique/analytique ainsi que mon expérience en management sur les technologies et techniques récentes en parfaite alchimie.
CV réalisé sur DoYouBuzz
  • MANAGEMENT D’EQUIPE : Lead Data Analyst à des fin d’analyse stratégique marketing
  • Management d’équipe pluridisciplinaire (Data Analysts, Data Scientist et Data Engineer)
  • Exploitation et valorisation de la data client SNCF de la Grande Vitesse
  • Suivi des parcs clients (cartes et abos) via outils de dataviz
  • Compréhension de la consommation des offres via des études data ad’hoc
  • Segmentations/clusterings stratégiques et opérationnels, profiling des segments de clients
  • Construction d’indicateurs
  • Construction et implémentation d’algorithmes de détections de contexte de voyage (motif pros, multi-modalité, contexte de voyage en groupe…)
  • Machine learning et modèles de scoring d’appétences et churn aux leviers et aux offres SNCF
  • Préconisations stratégiques et recommandation d’actions opérationnelles
  • Animation d’équipe (valorisation travaux de Data Science & Data Analyse, matinales thématiques, rencontres et échanges avec d’autres entités Data...)

  • PROJETS REFONTE DES BASES CLIENTS : Référent métier dans la construction de la plateforme Big Data Client de SNCF Voyages
  • Vision métier orientée analyse client et expertise usage de la donnée client
  • Expression des besoins métiers en terme de données selon les usages marketing possibles
  • Expression de besoin utilisateurs métier des outils
  • Exigence et sensibilisation sur la qualité et la cohérence de la donnée
  • Accompagnement conduite du changement et montée en compétence de l’équipe (Migration vers plateforme Big Data, Data Engineering dans l'équipe, montée en compétence vers nouveaux langages et outils...)