Data analyst freelance et spécialiste de l’automatisation par l’IA, au service des entreprises de Genève, Lausanne et de toute la Suisse romande (ainsi que de la France). De la collecte des données aux tableaux de bord décisionnels, jusqu’aux agents et automatisations IA réellement intégrés à vos process. Une approche de développeur full-stack appliquée à la data : ce qui est analysé est aussi mis en production, supervisé et maintenu.
Basé à Mies (VD), entre Genève et Lausanne · Réponse sous 24 h
Centralisation des sources, nettoyage et modélisation, puis restitution dans des tableaux de bord clairs et actionnables. L’objectif n’est pas un joli graphique, mais une décision plus rapide et mieux informée.
Identification des tâches répétitives à fort volume, puis mise en place d’automatisations et d’agents IA (LLM, RAG) connectés à vos outils. Chaque automatisation est testée, supervisée et déployée, pas un prototype qui dort.
Centralisation des sources, dédoublonnage, normalisation des formats et des dates, puis contrôles de cohérence et de qualité. Le résultat : un fichier propre et fiable, prêt pour l’analyse et le reporting.
Interventions en remote pour toute la Suisse romande et la France, avec déplacements ponctuels possibles sur l’arc lémanique.
Au forfait projet ou en régie au taux journalier, selon le périmètre. Un atelier de cadrage initial fixe le budget et les priorités avant tout engagement.
Le data analyst transforme vos données existantes en indicateurs et décisions (reporting, dashboards, analyse). Le data scientist construit des modèles prédictifs. Ici, l’accent est mis sur la valeur décisionnelle immédiate et l’automatisation, modèles prédictifs inclus si le besoin le justifie.
Les missions se mènent principalement en remote, avec des déplacements ponctuels possibles sur Genève, Lausanne et la région lémanique pour les ateliers de cadrage ou les points clés.
Côté data : Power BI, Looker, SQL, Python et dbt pour le reporting et les pipelines. Côté IA : LLM, RAG et orchestrateurs d’automatisation (n8n, Make) intégrés à vos outils existants.
Oui. Un audit data, un tableau de bord ou un proof of concept d’automatisation IA constituent souvent un premier jalon, avant un engagement plus large si les résultats suivent.
Oui : colonnes incohérentes, doublons, dates et formats mélangés, cellules vides, tout est repris et fiabilisé. Le livrable est un fichier propre et documenté, accompagné de règles de nettoyage réutilisables pour vos prochains exports.