Yaghouba - Data Analyst SAS

Expériences

Banque ING Depuis Jan. 2020
Data Analyst et Test
Contexte du projet : Definition of default(DOD) sur le trois produits(compte courant, prêt personnel, crédit
immobilier)
Comparaison entre les nouveaux indicateurs développés et l’historique présent dans le data warehouse
Procéder aux tests fonctionnels, vérifier que les plans de tests sont exhaustifs, requêter la data warehouse
Tester l'activation du défaut par le biais des UTP(Unlikely To Pays) ou les DPD(Days Past Due) et DPD matériel
vérifier la mesure de forbearance, la période de probation du défaut
Synthèse du rapport de back-testing
Environnement technique : SAS Entreprise Guide, SAS/BASE, SAS/MACRO , SQL,

Data Analyst chez FRANFINANCE: FAE/PRP Paris, France - Depuis Octobre 2018,
Contexte du projet : Mis en place d’une solution industrielle de norme Ifrs9 à destination de l’équipe Pilotage de
Risque et de la Performance de Franfinance (FAE/PRP) : Rétro-ingénierie & Construction d’un Datamart
Construire à partir du référentiel SG, la base de données référentielle SAS pour le traitement Ifrs9
Créer la Datamart: restitution de diverses sources des données utiles pour la production des Kpis Ifsrs9
Générer et automatiser les Reportings mensuel de la production sur le taux
Qualifier et calculer le Bucket Ifrs9 Retail et non-Retail pour calibrer les niveaux de risque crédit Ifrs9
Calibrer le taux de provisionnement Ifrs9 en méthode simplifiée
Calcul du taux de défaut Ifrs9 (TD Ifrs9) à 1 an et à maturité du segment, calcul de la LGD Ifrs9
Implémenter les indicateurs de performance et du suivi Bucket 2 simulé et Buket 2 de la production
Environnement technique : SAS/BASE, SAS/MACRO, SAS/STAT, MySQL,R

Data Analyst chez SOCIETE GENERALE: SGSS Paris, France - janvier 2016, Septembre 2018
Contexte du projet : Dans cadre d’optimisation et implémentation des nouveaux besoins d’outils reporting pour le
compte des métiers des Titres et du Custody
Assurer l'ensemble de processus concernant les données, l'intégration, la qualité et la validation des données
Mettre les données à la disposition des différentes équipes métiers, notamment l'équipe de la facturation ...
Suivre et prendre en compte des nouveaux besoins et des évolutions
Développer, modifier et optimiser de code SAS
Optimisation des outils existants (temps de traitement des programmes, appréhension des environnements)
Environnement technique : SAS/BASE, SAS/MACRO, SAS/STAT, MySQL

Analyste Développeur chez APHP: APHP Paris, France - Septembre 2015, Décembre 2015
Contexte du projet : Développement d’une application VBA à pour constituer le dossier médical du patient.
Développer des requetés SQL et leurs implantations dans HYPERCUBE (Application Visual Basic)
Gérer la base des données, Tester et valider des interfaces HYPERCUBE (Application Visual Basic)
Environnement technique : Excel (Visuel Basic), Oracle Database

Analyste Développeur chez ENGIE: ENGIE Paris, France - février 2015, Août 2015
Refonte des outils de Reporting pour les KPI
Automatiser la production de Reporting du portefeuille client.
Analyse statistique des données dans le but de ressortir des typologies pour les nouvelles segmentations.
Modéliser et prédire des ventes d'électricité, gaz naturel et service par canal de vente propice
Analyse des demandes métiers (Datamining sous SQL serveur)
Environnement technique : SAS ENTREPRISE GUIDE, SAS/BASE, SAS/MACRO, R, SQL serveur, TERADATA
Enseignant en Mathématiques chez Rectorat de Bordeaux/Ministère de l'éducation Nationale:
Collège de Saint Symphorien, France - Octobre 2013, décembre 2014
Cours de mathématiques pour les classes des 3eme et 4eme

Chargé de modélisation statistique classique & bayésienne des essais chez EDF :
EDF-R&D, DEPARTEMENT-MIRE, GROUPE-R48, Paris, France - avril 2013, Septembre 2013
Etablir le plan d'essais de fiabilité accélérés appliqués au contrôle de fiabilité des compteurs linkys
Étudier la précision des estimations des paramètres de durée de vie de compteurs électriques communicants
Proposer les plans d’essais de fiabilité accélérés qui optimisent le nombre de compteurs à tester
Analyser des données de la dégradation du courant dans la capacité d’alimentation des compteurs
Comparer les résultats des modèles (Exponentiel, Weibull. ... tests statistiques)
Environnement technique : R, OPEN BUGS, SAS/STAT, UNIX