Anthony Uyende

Chez Coalesc, nous construisons autour d’une thèse simple : le travail comptable consiste à faire passer un mandat de preuves incomplètes et non vérifiées à un état complet, défendable et prêt pour la révision. Coalesc maintient un état du mandat compris par la machine : les preuves attendues et reçues, les changements, les procédures applicables, le travail terminé, les éléments non résolus et ce qui nécessite un jugement professionnel. Le système exécute ce qu’il peut, conserve la provenance et fait remonter les exceptions pour révision. Aujourd’hui, cela commence par la collecte, la complétude, les relances clients et la préparation bancaire. Je dirige le produit, l’ingénierie, les ventes et la recherche utilisateur.

Contribution à l’équipe Data Engineering : optimisation des pipelines d’ingestion avec Meltano, amélioration des flux analytiques internes, soutien aux besoins de conformité, maintenance des processus ETL et amélioration de la visibilité des données dans Looker.

Participation au développement de solutions d’analyse de rétroaction alimentées par l’IA. Mise en œuvre de la fonctionnalité Survey Series afin de suivre l’évolution des réponses au fil du temps et collaboration avec plusieurs fonctions pour améliorer le produit.

Travail sur la gouvernance des données, la qualité et l’intégrité des données. Réalisation d’un projet sur le Net Expansion Rate à partir d’analyses visant à prévoir les tendances de revenus et à améliorer les opérations.

Développement et modernisation de pipelines de données, collaboration avec différentes équipes pour définir leurs besoins et optimisation des flux en intégrant dbt à Airflow.

Analyses de cohortes à partir des données de Shopify pour aider les équipes produit. Analyse de grands ensembles de données, production d’insights sur la performance des marchands et contribution aux récits de données et aux modèles liés au lancement de Shopify Notebook.

Analyse de séries temporelles sur des données financières, maintenance d’une application Flask de données de marché et automatisation de processus avec Python afin d’améliorer l’efficacité et la fiabilité.