- Sur la base des données provenant des Datawarehouse/Big data des différentes entités, développer les
datamart structurés préparant à la mise en place de solutions Data ;
- En s’appuyant sur les Datamart développés, produire les principaux KPI permettant au Comex de
prendre les meilleurs décisions.
- Mise en place d'approches basées sur le Machine Learning dans le but d'analyser les changements de
tendance, préconiser des plans d’actions et suivre leur avancement. Voici les différents sujets traités/en
cour de traitement : churn, activation, Arpu, déploiement fibre, pricing optimization, analyse de données
Twitter, détection de factures aberrantes, etc.
Management : responsable des sujets Data Science (5 ressources non rattachés hiérarchiquement).
Data Scientist - Manager métier
Carrefour, Paris
octobre 2016 - septembre 2018
Traduire les use cases et les problématiques métiers en des modèles de business intelligence et de data
science ;
- Définir les principaux indicateurs à suivre pour optimiser la prise de décision business ;
- Modéliser les résultats d’analyse/testing afin de les rendre lisibles et exploitables par les équipes métier ;
- Analyser et améliorer en continu la robustesse et la performance des modèles existants ;
- Identifier les données à collecter pour délivrer les use cases de type segmentation ;
- Élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper les tendances des marchés ;
- Faire de la veille sur les technologies data et les modèles de data science (Machine Learning, Deep
Learning, etc.).
Management : 1 ressource + coordination de 4 ressources non rattachés hiérarchiquement
Chercheur Data Scientist
Kameleoon, Paris, France
octobre 2014 - septembre 2016
- Application des algorithmes de machine learning (PCA, SVM, Neural Network, Multilayer Perceptron,
Decision Tree, Random Forest, Apiori, Feature Selection, K-means, SOM…) afin de mieux comprendre le
comportement des données des clients de Kameleoon.
- Monitoring des outils big data (Elasticsearch, Cassandra);
- Vérification du bon fonctionnement des outils développés en interne (comparaison de données) ;
- Analyse des tendances à partir des données ;
- Définition des fonctionnalités exploitant les données dans des produits en cours de développement ;
- Expérimentation des différentes pistes d'actions afin d'améliorer la connaissance des visiteurs pour les
clients de Kameleoon ;
- Accompagnement des clients de Kameleoon dans l'exploitation de leurs données.
Management : 1 ressource
Attaché temporaire d'enseignement et de recherche
Université d'Assas, Paris, France,
septembre 2013 - août 2014
Modules enseignés :
- Cours business intelligence, Master 1 modèles de l'économie numérique.
- TD informatique décisionnelle, Master 1 Economie-Gestion mention économie managériale et
industrielle.
- TD programmation VBA, Licence L3 économie internationale.
Consultant en data mining
Axa, Paris, France
septembre 2013 - août 2014
Square Predict est un projet mené avec plusieurs partenaires dont un géant de l’assurance, trois
laboratoires de recherche (LIPN, LIPADE et LARIS), deux éditeurs et un expert en protection de la vie
privée, a pour objectif de bâtir une plateforme SaaS permettant aux assureurs de réaliser des prédictions
à partir des données de leurs assurés croisées avec celles disponibles sur Internet (réseaux sociaux, web
sémantique, open data…).
J'ai participé à ce projet en qualité de consultant en data mining (analyse et fouille de données massive -
big data).
Responsable des méthodes statistiques
Anticipeo, Paris, France
janvier 2011 - décembre 2013
J'ai développé durant mon expérience de 3 ans chez Anticipeo des outils pour le pré-traitement, l’analyse et
l’extraction des connaissances à partir des données des clients (projet data mining).J'ai mis en place 3 outils :
- Estimation des intervalles de confiances et de visualisation,
- Classification automatique des données (clustering et bi-clustering),
- Détection d'outliers et de groupes outliers (données aberrantes).
Responsable marketing
ACMevent, Alger, Algérie
janvier 2011 - décembre 2013
Manager une équipe de 200 personnes (animateurs, superviseurs, coordinateurs, etc.). Les tâches réalisées
sont : coordination entre les équipes, recrutement, contrôle des équipes sur terrain, transmission de la
synthèse des résultats des régions, contrôle des règles et procédures des clients, gestion des stocks et
l’aide à la décision.
Management : 200 ressources
Études et formations
Doctorat en informatique, Bac + 8
Université de Paris 13
2011
Master 2 Informatique, statistique, mathématiques appliqués à la gestion de production, Bac + 5
Université Toulouse le Mirail - Toulouse 2
2009
Ingéniorat en recherche opérationnelle, Bac + 5
Université des sciences et de technologie d'Alger
2004
Langues
Anglais - C2
Autres compétences
Compétences
- Machine Learning +++
- Programmation : R +++, Bash +++, Python ++, C +, Java +
- Big Data : SparkR ++, PySpark ++, Cloudera +
- Base de Données: SQL +++, Elasticsearch ++, Kibana ++, Cassandra +
- Logiciels : VBA +++, Weka +++, Cplex ++++, Orange ++, SPSS +
- OS : Linux +++, Windows +++, IOS ++
