Inès

Ingénieure de formation, je suis passée à la data très tôt, dès mon stage de fin d'études chez Dassault Aviation. Depuis, j'ai enchaîné intégration de données chez Shippeo, puis une activité freelance en Lead Data Analyst & Data Engineer depuis 2023, sur des secteurs très différents : énergie, transport, secteur public, BTP. Je suis pragmatique et directe, j'avance par le concret, et ce qui me passionne c'est de prendre des données éparpillées ou mal exploitées — factures Excel sur plusieurs onglets, API mal documentées, reporting générique — et d'en faire des outils qui servent vraiment à la décision. J'aime autant écrire la pipeline que comprendre le métier derrière : j'ai travaillé main dans la main avec des équipes sales, et encadré une petite équipe data chez Kallista Energy.

Je n'ai d'ailleurs pas attendu de « me lancer » pour entreprendre : depuis 2024 je fais tourner Panorama en parallèle de mon activité freelance, des dashboards pour des dirigeants de réseaux multi-sites pensés pour sortir du template BI générique, et j'ai depuis testé une deuxième piste, VigieChantier, un outil de conformité chaleur pour les chantiers BTP. Ce qui m'attire dans l'aventure, c'est de construire un produit de bout en bout : repérer un vrai problème, choisir l'angle d'attaque, tester le pricing et le canal de vente, pas seulement livrer une brique technique.

Côté compétences, j'ai une stack technique large et opérationnelle — Python, PySpark, SQL, BigQuery, Databricks, Power BI, Dataiku, Superset, Tableau, Airflow, GCP, Talend, dbt — déployée sur des secteurs très différents, ce qui me permet de me plaquer vite sur un nouveau domaine métier. J'ai occupé des rôles hybrides, entre intégration de données et relation avec le métier, management, automatisation de bout en bout, et je suis multilingue (français natif, anglais courant, polonais bilingue, russe professionnel). Une compétence moins visible sur un CV : challenger un problème avant de coder une solution, comme je l'ai fait avec ma méthode de validation client pour VigieChantier ou mon travail de sourcing fournisseurs sur une autre exploration BTP.

Aujourd'hui, je vise des projets où la donnée sert un produit ou un service à revenu récurrent, pas un rapport ponctuel. Le rôle idéal serait à la croisée du data engineering/analytics et du product : construire la pipeline technique tout en restant proche de la décision business.