À propos de Adil
Français
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Capacité professionnelle complète
Expériences
- BNP PARIBAS FORTISBusiness Analyst : Refonte d'un outil de détection de fraudes bancairesBANQUE & ASSURANCESseptembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 9 mois)Brussels, Belgium- Recueil et clarification des exigences des parties prenantes par le biais des réunions/ateliers- Traduction des exigences en exigences fonctionnelles et non fonctionnelles- Modélisation du domaine métier- Documentation de la solution fonctionnelle et non fonctionnelle, des flux d'utilisateurs, des cas d'utilisation et des données requises- Traduction des exigences en fonctionnalités, en user stories et en tâches- Réalisation et coordination des tests (fonctionnels/techniques) de la solution- Suivi étroit de la livraison de la solutionTechnologie : JAVA, React JS, Oracle, KAFKA, Flink, ELK, UML
- EnedisProduct Owner et Pilote opérationnel applicatif : Gestion de la MCO Big Data B4ALLENERGIEmai 2019 - juin 2022 (3 ans et 1 mois)92000 Nanterre, France- Cadrage, Pilotage, suivi et encadrement des mises en œuvre- Gestion, suivi et pilotage du backlog- Production du suivi global de la capacité à date- Gouvernance des espaces Hadoop- Coordination avec les équipes du train pour les mises en production- Gestion de la continuité du service, des crises et de la supervisionTechnologie: Hortonworks, Cloudera, Devops: Gitlab, Jenkins, Ansible, Openshift, Kubernetes
- SNCFChef de projet Data science : Suivi de qualité de données de la facturation des sillonsTRANSPORTSseptembre 2018 - avril 2019 (7 mois)Île-de-France, France- Pilotage, suivi et encadrement des mises en œuvre (chiffrage, planification, suivi, gestion des risques, gestion de la communication, gestion d'équipe, reporting).- Mise en place d'une cellule qualité de données- Cadrage des besoins : Qualification des cas d'usage- Rédaction des spécifications technico-fonctionnelles- Coordination des échanges avec les métiers et les interlocuteurs techniques- Traitement et étude des données pour produire des analyses métiers (Qualité de données métiers), des recommandations et des statistiques- Construction et évolution des rapports de la qualité de données pour permettre aux métiers d'avoir une vision cohérente des résultatsTechnologie: Python, Notebook, SQL, MS OFFICE
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4
Formations
- Data scienceUniversité Paris Dauphine2015Data science
- Bilan d'aptitude délivré par les grandes écoles. Option : Management et ingénierie conseilESIEA - Ecole d'Ingénieurs en Sciences et Technologies du Numérique2011Bilan d'aptitude délivré par les grandes écoles. Option : Management et ingénierie conseil
Certifications
- SAFE 5 AGILISTScaled Agile Inc2021
- Certification ITIL Foundation V3ORSYP2013