This repository contains portfolio projects created, designed and documented by Maryna Molchan. All dashboards, screenshots, data models, documentation structures, project descriptions and visual layouts are provided for portfolio and demonstration purposes only. No part of this repository may be copied, reused, republished, modified or presented as someone else’s work without explicit permission. © 2026 Maryna Molchan. All rights reserved.

Ce dépôt contient des projets de portfolio créés, conçus et documentés par Maryna Molchan. Tous les dashboards, captures d’écran, modèles de données, structures documentaires, descriptions de projets et layouts visuels sont fournis uniquement à des fins de portfolio et de démonstration. Aucune partie de ce dépôt ne peut être copiée, réutilisée, republiée, modifiée ou présentée comme le travail d’une autre personne sans autorisation explicite. © 2026 Maryna Molchan. Tous droits réservés.

Data Analytics Engineer orientée métier, fondant mon approche du travail sur une idée simple : transformer des données dispersées ou complexes en systèmes clairs, documentés et utiles à la prise de décision.

1. Comprendre le besoin métier : clarifier les objectifs, les utilisateurs, les décisions à soutenir et les contraintes du projet.
2. Structurer les données : analyser les sources, définir les règles métier, modéliser les tables et préparer les indicateurs.
3. Développer la solution analytique : construire les traitements SQL, modèles Power BI, mesures DAX et visualisations.
4. Fiabiliser les résultats : contrôler la qualité, les volumes, la cohérence des filtres et la justesse des calculs.
5. Documenter le projet : formaliser les spécifications fonctionnelles, techniques et dictionnaires de données.
6. Livrer un outil exploitable : rendre la solution lisible, maintenable, sécurisée et compréhensible par les équipes métier.

• Double expertise : 5 ans d’expérience en analyse technique et 10+ ans en analyse business / métier
• 3 certifications professionnelles : AWS, Google, Microsoft
• Expérience multi-environnements : start-ups, PME, grands groupes, ESN
• Expérience multi-domaines : assurance, finance, télécommunications, e-commerce, services numériques, ressources humaines, performance organisationnelle, transformation des processus, développement logiciel
• Langues : français, anglais, russe, ukrainien
• Autorisation de travail : titre de séjour pluriannuel avec autorisation de travail en France

Mon portfolio est organisé par grandes familles de projets data. Chaque repository contient des projets anonymisés, documentés et adaptés pour une démonstration publique.

• Analytics Engineering Portfolio - projets Power BI, Snowflake SQL, Python, spécifications fonctionnelles et techniques pour présenter des projets analytiques complets, structurés et documentés

• Analytics Bookshelf - bibliothèque personnelle de ressources techniques data pour organiser les ressources d’apprentissage autour de la data, BI, SQL, Python, data engineering

• Engineering Guidelines - guides méthodologiques autour de Power BI, Snowflake SQL, Dataiku et analytics engineering pour formaliser des standards de travail et des bonnes pratiques data

• Analyse de la performance financière des apporteurs (FR) - dashboard de suivi de la collecte, de la décollecte, des encours et de la performance des réseaux d’apporteurs

• Audit et extraction des adhérents sur 5 ans (FR) - outil Power BI de recherche, contrôle, consultation et extraction des données adhérents sur une fenêtre historique de 5 ans

• Analyse des anomalies des flux financiers (FR) - dashboard de suivi des anomalies de flux financiers, des montants bloqués et de la dynamique de correction

• Suivi des demandes métiers pour Data Produits (FR) - solution de centralisation, qualification et priorisation des demandes métiers adressées à une équipe data

• Supervision des anomalies de flux métier (FR) - dashboard de supervision permettant d’identifier les opérations attendues mais absentes du périmètre de contrôle

• Pipeline SQL de préparation des données pour l’analyse (FR) - pipeline Snowflake SQL de préparation des données de performance financière via procédures stockées

• Audit Flux et Analytics Financière Courtiers (FR) - pipeline Snowflake pour l’analyse des commissions, règlements, transactions et risques associés aux courtiers

• Reporting Adhérents Courtiers (FR) - traitement SQL permettant d’alimenter une table de reporting adhérents avec logique incrémentale et fenêtre historique

• Spec-Driven Workflow for Power BI Dashboard (EN) - workflow assisté par IA générative permettant de transformer un besoin métier non structuré en package de spécifications prêt pour la conception et le développement d’un dashboard Power BI

• Spec-Driven Workflow for Snowflake SQL Stored Procedure Creation (EN) - workflow assisté par IA générative pour concevoir, générer, relire et valider une procédure stockée Snowflake SQL à partir d’un besoin métier ou technique structuré

• Power BI : modélisation sémantique, data visualization, Power Query, DAX
• SQL avancé : requêtes analytiques, window functions, optimisation des requêtes, Snowflake-specific SQL
• Snowflake : architecture cloud, gestion des warehouses, stratégies de chargement des données
• Python : nettoyage et préparation des données, Pandas, NumPy, analyses exploratoires et statistiques, visualisation avec Matplotlib, Seaborn et Plotly, bases de ML
• Dataiku : pipelines ELT / ETL, orchestration des flux analytiques, automatisation des workflows, data quality
• IA générative : Microsoft Copilot, Perplexity, NotebookLM, automatisation et documentation des processus data, Spec-Driven Development
• Méthodologies et outils : Git, Jira, Confluence, Agile / Scrum, Data Mesh, OKR, Stakeholder Matrix, SWOT

✅ Data Analytics Engineer chez GENERALI France (assurance / finance, 9 300+ employés), 2024 - aujourd’hui

• Réalisé une analyse annuelle des contrats d’assurance avec une vision 360° de la performance financière.
• Créé 30+ procédures stockées complexes et optimisé 50+ requêtes Snowflake SQL.
• Développé un modèle d’automatisation des dashboards à plusieurs niveaux avec un budget limité.
• Élaboré 18 dashboards Power BI multi-pages avec une modélisation en schéma en étoile et une logique Snowflake.

✅ Consultante fonctionnelle Data chez SFB Consulting (cabinet de conseil), 2022 - 2024

• Accompagné 27 entreprises dans l’optimisation de leurs processus de gestion des données.
• Optimisé des modèles analytiques, réduisant les temps de requête de 10 à 30 %.
• Développé 30+ dashboards Power BI de pilotage pour le suivi des KPI en santé, e-commerce et SaaS.

✅ Business Intelligence Engineer chez SoftServe (ESN, 10 000+ employés), 2021 - 2022

• Traduit les besoins métier en spécifications data, réduisant les allers-retours projet de 20 à 30 %.
• Développé et maintenu des datasets analytiques fiables en SQL, adaptés aux usages Power BI.
• Formalisé des KPI clés, utilisés comme référentiel commun par plusieurs équipes métier.

✅ Data Warehouse Business Intelligence Engineer chez EPAM Systems (ESN, 62 750+ employés), 2021

• Conçu des dashboards Tableau orientés décision, favorisant l’adoption par les utilisateurs finaux.
• Renforcé l’équipe BI par mon expertise business, accélérant la priorisation des cas d’usage à forte valeur.
• Optimisé les requêtes SQL existantes, avec des gains mesurables de performance et de coûts.

✅ Analyste RH et organisationnel chez Trembit (start-up de vidéo streaming, 50 employés), 2018 - 2021

• Optimisé 20+ processus organisationnels et RH, améliorant l’efficacité et la traçabilité.
• Mis en place de nouveaux processus métier, réduisant les délais opérationnels de 15 à 20 %.
• Déployé un système d’analytics RH pour piloter la performance et accompagner le doublement des effectifs.

✅ Analyste organisationnel et métier chez SFB Consulting (cabinet de conseil), 2013 - 2018

• Conduit 30+ PME dans l’optimisation de leur organisation et l’amélioration de leur efficacité.
• Transformé les besoins de 50+ clients en solutions concrètes de pilotage et d’aide à la décision.
• Accompagné des projets de transformation et de changement organisationnel impliquant des dirigeants C-level.

✅ Analyste d’études de marché chez Veon (télécommunications, 10 000+ employés), 2010 - 2013

• Développé les premières bases solides en analyse de marché et données business sur 3+ ans.
• Produit des études et reportings décisionnels pour guider les décisions commerciales et marketing.
• Exploité les données clients, marché et performance afin d’identifier tendances, risques et opportunités business.

• Université de Poitiers / IAE - Bac+5, Intelligence économique, 2024 - 2025 (finalisé à distance)
• Université Catholique Ukrainienne - Bac+5, Gestion des RH et développement organisationnel, 2016 - 2018
• Kyiv National Economics University - Bac+5, Informatique, 2003 - 2008

• Power BI Data Analyst PL-300 - Microsoft, 2026
• Machine Learning Pipeline using Dataiku - Dataiku, 2024
• Dataiku Core Designer - Dataiku, 2024
• Tableau Business Intelligence Analyst Specialization - Tableau, 2024
• Google Business Intelligence Certificate - Google, 2023
• Data-Driven Process Improvement - University at Buffalo, 2023
• AWS Certified Cloud Practitioner - AWS, 2023
• International and Cross-Cultural Negotiation — ESSEC Business School, 2022
• Analytics and data processing in Microsoft Power BI - Moscow Institute of Physics and Technology, 2021
• People Analytics — University of Pennsylvania, 2021

• Quels ingénieurs les entreprises chercheront-elles à recruter ? — réflexion sur l’évolution des compétences recherchées chez les ingénieurs et l’importance du "product mindset"

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