Description : Direction Etudes Techniques et Pilotage dans l’équipe Data et Pilotage (7 personnes), réaliser des correctifs et des évolutions dans des traitements SAS/SQL, propager ces correctifs et évolutions dans les TDB Excel et les applications QlikView de restitution, gestion et suivi de reporting récurrents et mise en place d’une application « Pilotage Technique du Digital » (SAS pour la partie Data et Qliksense pour la restitution)
Projet : Mise en place d’une application « Pilotage Technique du Digital »
ï¼ Conception et développement de programmes SAS (MACROS) pour constituer la base de données
ï¼ Recherche et mise en place des définitions et des règles de gestion à appliquer
ï¼ Animation des réunions avec le métier
ï¼ Rédaction du cahier des charges et des spécifications techniques et fonctionnelles
ï¼ Développement de l’application QlikSense (recette, validation et mise en production)
Autres missions :
ï¼ Corrections et évolutions d’un traitement SAS complexe :
o Regroupe tous les métiers (Auto,Habitation, Santé,…) qui ont des règles spécifiques
o Regroupe plusieurs programmes imbriqués et totalement automatisés (code difficile à comprendre)
o Temps de traitement long
ï¼ Modification des sources de données du traitement SAS, mise à jour des référentiels, ajout de nouveaux produits et de nouvelles variables
Environnement : SAS, MACROS, WORD, EXCEL, BI, QLIKSENSE, QlikView, JIRA, IARD, VIE
Consultant Data Analyst
Aviva, Courbevoie (92)
janvier 2018 - mars 2021
Description : Data Factory dans l’équipe Reporting et Analyses (8 personnes) puis dans l’équipe Solvency 2 (2 personnes), proposer des solutions agiles de data visualisation, répondre aux besoins des équipes métier, Solvency 2, RGPD
ï¼ Conception et développement de programmes SAS (MACROS) pour répondre aux besoins des équipes métier (Référentiel client unique, ACPR, FFA, demandes spécifiques, nouveaux produits : AUTO, MRH)
ï¼ Élaboration d’un cahier des charges pour la migration des données et des programmes vers Qliksense
ï¼ Mise en place des spécifications fonctionnelles et développement des applications Qliksense
ï¼ Réglementaire : RGPD et SOLVENCY 2 (mise en place de nouveaux programmes et évolution des chaines existantes)
ï¼ Gestion et suivi des demandes JIRA (documentation pour les demandes de nouvelles chaines d’exploitation, tests unitaires, recettes et validations)
Environnement : SAS, MACROS, BO, WORD, VBA/EXCEL, BI, QLIKSENSE, JIRA, RGPD, SOLVENCY 2, IARD, VIE
Consultant MOA
Pacifica, Paris (75)
avril 2016 - décembre 2017
Description : Equipe Pilotage (5 personnes), gestion et suivi des indicateurs de pilotage commercial du groupe
Projet : Mission MOA, recette fonctionnelle d’une application QlikView
ï¼ Analyse des besoins des utilisateurs et des équipes métier
ï¼ Conception et validation des datamarts permettant d’alimenter l’application (SAS, MACROS)
ï¼ Élaboration de la stratégie de recette et validation des spécifications fonctionnelles
ï¼ Conception et développement des programmes permettant d’effectuer les tests fonctionnels pour valider les données du portail QlikView (tableaux, benchmarks, graphiques, ergonomie, etc.)
ï¼ Pilotage et gestion des échanges avec l’informatique décisionnelle
Résultats : Validation de plus de 230 écrans de data visualisation et plus de 100 indicateurs
Autres missions :
ï¼ Formation des clients sur les outils SAS BASE, SAS avancé et SQL
ï¼ Réalisation et mise à jour du reporting annuel « pilotage de l’activité commerciale » (benchmarks, graphiques, cartographie) par caisse régionale
Description : Pôle Retraite (6 personnes), Réalisation d’études statistiques pour évaluer l’impact financier des nouvelles réformes législatives sur le régime agricole et analyser les bases de données statistiques
Projet : Évaluer, Simuler l’impact financier des réformes 2014 sur la retraite complémentaire obligatoire des exploitants agricoles
ï¼ Production de la base de données carrières des salariés agricoles
ï¼ Déterminer les hypothèses démographiques (flux, table de mortalité, âge l’égale de départ à la retraite)
ï¼ Déterminer les hypothèses financières (inflation, SMIC horaire, taux de cotisation, participation de l’état, taux de réversion, taux de nuptialité, assiette de cotisation)
ï¼ Projeter les actifs en incluant les hypothèses démographiques et financières
ï¼ Effectuer des simulations à partir de différentes hypothèses (optimiste, centrale, pessimiste)
ï¼ Rédaction du rapport pour le ministère
Résultats : La loi retraites de 2014 génèrent 7 milliards d’euros d’engagement supplémentaires
Autres missions :
ï¼ Exploiter et analyser la base de données (optimisation, chiffrages, macros)
ï¼ Réaliser des projections de dépenses retraites
ï¼ Réaliser les tableaux de bord conjoncturels sur les retraites
ï¼ Rédaction de notes techniques
Description : Pôle Statistiques (8 personnes), Réalisation d’études statistiques, gestion et suivi des formations et des offres d’emplois
Projet : Constitution d’un outil de pilotage permettant de cibler les sociétés qui recrutent
ï¼ Analyse du marché du travail de la région IDF (secteurs d’emplois les plus recherchés, etc.)
ï¼ Sélection des variables pertinentes (diplômes, département de résidence, expérience, formation suivie, etc.) en utilisant les méthodes statistiques (ACP, classification, variance, déviance, covariance, Khi 2, Kologorov Smirnov, Cramer)
ï¼ Optimisation du modèle avec la méthode « stepwise » et modélisation du taux de retour à l’emploi (tests, choix de la loi de probabilité, fonction de lien)
ï¼ Automatisation du processus pour pouvoir trouver les entreprises qui recrutent par critères de recherche
Résultats : Cet outil va permettre de mieux cibler les offres d’emplois en fonction des attentes des demandeurs d’emplois et les mettre face à la réalité du marché du travail.
Description : Équipe Actuariat Sinistres (4 personnes), Réaliser la gestion et le suivi de la sinistralité IARD
Projet : Évaluer la performance technique des réparateurs bris de glace automobiles
ï¼ Analyse des données afin de récupérer les variables discriminantes les plus pertinentes (marque du véhicule, valeur d’achat, lieu de la réparation, ect) en utilisant les méthodes statistiques (ACP, classification, variance, déviance, covariance, Khi2, Kolmogorov-Smirnov, Cramer)
ï¼ Optimisation du modèle avec la méthode « stepwise » et modélisation du coût moyen des remplacements de pare-brise (tests, choix de la loi de probabilité, fonction de lien)
ï¼ Analyse, validation des résultats et mise en place du reporting semestriel (automatisation des programmes, mise en forme du fichier Excel, etc.)
ï¼ Rédaction de la documentation technique et fonctionnelle
Résultats : Les résultats vont permettre au service Marketing d’orienter les clients vers le réparateur qui a le coût moyen de remplacement de pare-brise le plus faible.
Autres missions :
ï¼ Gestion et suivi de la sinistralité des différents produits couvrants l’assurance IARD
ï¼ Cartographie des victimes d’accidents de la route
ï¼ Mise en place d’un outil de suivi de la performance des plateformes de gestion standardisée (Algorithmes, échantillonnages)
ï¼ Compléter les enquêtes de la FFSA (Fédération Française des Sociétés d’Assurances)
Master d’Ingénierie Mathématiques, Informatique et Statistiques parcours Études Actuarielles,
Université Paris-Est Marne-la-Vallée (77)
2011
Licence de Mathématiques Appliquées et de Sciences Sociales
Université Paris-Est Marne-la-Vallée (77
2008
Baccalauréat Scientifique option Sciences de la Vie et de la Terre
Lycée Gaston Bachelard (77)
2007
Langues
Anglais - C2
Autres compétences
Synthèse des compétences
ï Informatique décisionnel (BI) :
ï¼ Réalisation et gestion de projet : analyse, conception, développement, recette de solution, support et accompagnement des utilisateurs, rédaction des documentations techniques et fonctionnelles
ï¼ Connaissance de l’environnement décisionnel (MOA, AMOA, MOE)
ï¼ Compréhension, exploration et validation de données
ï Data :
ï¼ Mise en place de stratégies commerciales visant à améliorer la rentabilité du portefeuille
ï¼ Explorer des données, tester des hypothèses statistiques et modéliser des phénomènes (GLM, prédictifs, séries temporelles)
ï¼ Définir des indicateurs de rentabilité ou de capital économique
ï¼ Interroger les bases de données afin de récupérer les données pertinentes (classification, score, déviance, variance, ACP, tests, stepwise, etc.)
ï¼ Développement de programme : extraction de données, automatisation des programmes (Macro SAS, VBA)
ï Métier :
ï¼ Très bonnes connaissances des techniques actuarielles et de l’assurance IARD, de la protection sociale et de la législation retraite
Compétences informatique
ï¼ SAS (*) : SAS/MACRO, SAS/GRAPH, SAS/STAT, SAS/SQL, SAS ACCESS TO, SAS ENTREPRISE GUIDE, SAS STUDIO
ï¼ Autres outils statistiques : R, MATLAB
ï¼ Base de données: MYSQL, Access
ï¼ Analyse de données : QlikView, QlikSense, SAP, Tableau, Business Object
ï¼ Programmation : VBA (*), Python, JavaScript, Java, C
ï¼ Web/ Front End : HTML
ï¼ Bureautique: Pack Office (*)
