Rencontrez Laurence, Manufacturer Analytics Director
Catalina France
Big Data, Grande consommation, Marketing / Communication
Boulogne Billancourt, Bad Homburg V.d.h., Francfort
L'équipe Tech
Catalina est une société datacentrique. Diverses équipes travaillent conjointement pour extraire la richesse des datas.
Analytics :
Leurs missions orientées business ont pour objectif de répondre aux besoins clients (Diagnostiquer/Analyser/Décrire pour Recommander et enfin Cibler/Monitorer et Mesurer)
Data science :
Ils interviennent à l'aide d'algorithmes dans différentes étapes : définition de personas, predictifs, prescriptifs, et mesure de campagnes. Ils travaillent en lien avec les équipes Analytics
Dev Data :
Ils s'occupent des flux de données et outils nécessaires à nos clients ainsi qu'aux services internes
Data Quality :
Vérifient le bon chargement de la donnée ainsi que de sa fiabilité et cohérence
Répartition des collaborateurs
Data analytics
49%
Dev Data
31%
Data science
10%
Data quality
10%
En chiffres
30 000
Campagnes nationales et locales
Technologies et outils
Ruby On Rails
100%PostgreSQL
100%Java
100%Python50
50%Kotlin50
50%GitHub
100%Git
100%Azure Devops
100%Azure
100%Bash60
60%Snowflake
100%Python (Data Science)
100%Power BI
100%Databricks
100%Apache Spark80
80%R20
20%
Backend
Devops
Data
Analytics - Stack technique : SQL & Python
Python et SQL sont deux langages qui combinés offrent une puissante synergie indispensable dans le traitement de la donnée. SQL pour la gestion des bases de données, Python pour l'analyse exploratoire et le machine learning. Leur combinaison offre flexibilité, rapidité et fiabilité.
Data science - Stack technique: Azure, Databricks, Snowflake, Python,
La stack ML entièrement orientée cloud permet de pré-traiter de gigantesque volume de données et d’entrainer des modèles machine learning classiques (scikit-learrn, Xgboost) et d’autres plus avancés de Deep Learning et de reinforcment learning (Tensorflow, Vowpal Wabbit, Dopamine).
Dev Data - Stack technique: Java, Ruby on Rails, Python, Kotlin, Reac
L'éventail des technologies est assez large, ce qui nous permet d'adresser tous nos besoins techniques batch et temps réel, avec toujours au centre notre Data, dont la volumétrie est souvent bien conséquente.
Organisation et méthodologies
Le fonctionnement de la gestion de la demande utilise les techniques du mode agile, avec un système de Sprint toutes les deux semaines, avec repriorisation des demandes si besoin. Objectif ? Réactivité, livrables réguliers, plannings réalistes !
Tous les nouveaux ont un parcours d'arrivée où ils font le tour de toutes les équipes ainsi qu'un Welcome Morning pour rencontrer tous les autres nouveaux de la promo et comprendre les enjeux de Catalina !
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