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Data Scientist en prévision de séries temporelles et Expert en Système d’Information. Passionné par les études de marché, ayant une grande autonomie et un esprit cartésien. Je suis ouvert à tous types de projets d'envergure et d'innover notamment dans le secteur d'énergie, finance, textile et tourisme
Conception et développement d’un tableau de bord en Macro et Power
Pivot Excel permettant de suivre le traitement des commandes jusqu’à la
livraison qui ont réduit les coûts opérationnels à 15% et le temps de
traitement à 50%.
• Traitement de données et informations du département de qualité afin de
proposer des informations pertinentes à l’élaboration des procédures de
qualité : 75% des clients sont satisfaits à la qualité des produits livrés
Dirigé une équipe de 5 Ingénieurs Informaticiens dans la mise place du
système d'information du système budgétaire de cette société réduisant sa
charge annuelle à 25%
• Dirigé une équipe composant de 2 ingénieurs informaticiens, un
comptable, un spécialiste en commercial et un spécialiste en
approvisionnement pour basculer l'ancien système LSI2F vers ERP
SageX3 : (30 employés sont formés et aucunes données à récupérer)
• Mise en place du SI de gestion d’immobilisation (WinDev/ORACLE)
• Mise en place du SI de gestion de parc automobile (VBA/ACCESS)
• Mise en place du SI de la Direction de Distribution Électrique (MERISE)
• Développement d’un outil permettant de calculer la perte d’énergie due à
la résistivité des câbles (MySQL/Python/Q Gis) réduisant le cout de
maintenance à 30%
• Développement d’un module de la gestion de demande prix des
fournisseurs selon le bordereau de prix de la JIRAMA
(WinDev/ORACLE)
Appui à l'élaboration du business plan dans le cadre d'élaboration de
modèle de prévision ARMAX, ARX et Box-Jenkins de la demande
d'énergie avec les variables économiques explicatives les trois (03)
contrats de ces projets sont validés auprès du Ministère d'énergie.
• Analyse statistique de données des indicateurs économiques de ces
régions afin d'optimiser la réduction du CAPEX à 10%
Élaboration de modèle Deep learning en TensorFlow permettant de
prédire le Prix des carburants, Taux d’échange et IPC qui a pu
renégocier les cinq (05) grands contrats d'achat d'énergie électrique.
• Analyse prédictive en Scikit-learn de la production et la maintenance
des équipements solaires qui représente la réduction de 10% de
l'OPEX du projet d'électrification de la commune d'Ankadinondry.
• Élaboration du plan de traitement de santé des techniciens monteurs
des poteaux et pillons à l'aide de l’analyse prédictive en scikit-learn des
risques permettant de réduire à 60% du taux de risque d’accident dû à
l’hypertension artérielle.
• Analyse prédictive en scikit-learn expliquant les surcharges des
transformateurs, des lignes des réseaux électriques et consommation
des charges électriques pour réduire à 10% du taux d’incidence.
• Augmentation de 20% du taux d’encaissement en 2018 grâce à
l'analyse prédictive scikit-learn des risques d’impayé et l'analyse
statistique des causes de litiges et de retard.
• Réduction à 95% des anomalies de la gestion des contrats d'achat des
énergie électrique grâce un tableau de bord conçu en PowerBI
Théorie des nombres:
Analyse détaillé de l'Article de Jean Paul Allouche : The ring of k-regular sequences en 1990
Marketing de recherche: Analyse de données pour proposer des solutions concernant le problème de distribution des énergies électriques: cas Basse tension de la Ville Antananarivo
