Description

Avec 10 ans d’expérience dans la data, j’ai évolué progressivement de Data Engineer à Tech Lead, puis vers un rôle de Product Owner que j'occupe depuis 4 ans. Ce parcours m’a permis d’acquérir une double expertise technico-fonctionnelle précieuse, que je mets aujourd’hui au service de projets data à fort enjeu.

J’ai contribué à des projets variés, allant de la mise en place de datalakes (on-premise et cloud) à la migration vers des architectures Big Data cloud (AWS, GCP…), en passant par l’industrialisation de modèles d’intelligence artificielle, la construction de visions 360 clients ou encore l’analyse de la performance marketing digitale.

Mon profil hybride, combiné à mes compétences en pilotage et en coordination d’équipes, me permet de faire le lien entre les besoins métiers et les solutions techniques, tout en assurant la qualité et la valeur des produits livrés.

Languages

English
Fluent
French
Native or bilingual
Arabic
Native or bilingual

Workplace preferences

Can work on-site

Paris (up to 50km), Lille (up to 20km)

SNCF Connect
Product Owner
TRANSPORTATION
December 2022 - Today (3 years and 6 months)
Paris, France
Contexte :
- Mise en place et gestion de la Data Platform.
- Mise en place des règles de Data gouvernance.
- Mise en place de catalogue de données.
- Mise en place et pilotage des flux de données (vente, après-vente, clients, commandes, marketing, navigation, etc.)
- Mise en place du monitoring et de la supervision des composants et pipelines.
- Administration et gestion de l’espace de stockage et des composants et services.

Réalisations :
▪ Cadrage des Epics et des features
▪ Recueil des besoins métier
▪ Mise en place de la roadmap et du macro-chiffrage
▪ Gestion de projet et d’équipe
▪ Rédaction de dossier d’architecture fonctionnelle
▪ Création et mise à jour des User Stories (US)
▪ Spécification fonctionnelle
▪ Animation des séances de maturation et raffinement des épics et US
▪ Présentation des US
▪ Priorisation des épics et US
▪ Recette fonctionnelle et validation
▪ Travail en collaboration avec les équipes de gouvernance et sécurité

Environnement projet :
▪ Jira, Miro, Wiki vsc, Amazon Cloud Services (AWS), Spark, Glue, Athena, Starburst, SQL.

Méthodologie :
▪ Kanban, Agile Scrum.
BPI France
Business Analyst / Proxy PO
BANKING AND INSURANCE
July 2021 - December 2022 (1 year and 5 months)
Paris, France
Contexte : Mise en place et alimentation de comptoir de données finance & risques - Ingestion, transformation, exposition et migration de données sur Cloud AWS.

Réalisations :
▪ Cadrage des features et des user story (US)
▪ Grooming et raffinement des US
▪ Modélisation des données
▪ Mise en place d’architecture technico-fonctionnelle
▪ Spécification fonctionnelle et rédaction des US sur Jira ▪ Réalisation des tests d’acceptance sur XRay
▪ Recette fonctionnelle et validation
▪ Rédaction du PV de recette
▪ Rédaction de la documentation sur Neurones
▪ Accompagnement du Product Owner sur les périmètres fonctionnels et les priorisations ▪ Interface entre le métier et les data engineers

Environnement projet :
▪ Neurones, Jira, Xray, DataLink, Cloud AWS (Glue, S3, Lambda, Athena, Data catalog, Step functions), Pyspark, Python, SQL, Jupyter, Kafka, Spark streaming, Airflow, Gitlab, Jenkins, terraform.

Méthodologies :
▪ Agile Safe
Spécifications fonctionnelles Recette fonctionnelle Architecture Data Cloud AWS Spark Python SQL Xray Athena Agile Safe JIRA Analyse de risques
Société Générale
Product Owner
BANKING AND INSURANCE
December 2020 - July 2022 (1 year and 8 months)
Paris, France
Contexte : Projet de mise en place de modèle d’automatisation des prises de décisions des conseillers sur les
remboursements des Divers à Régulariser (Prédiction des risques de non-remboursement) pour BDDF RISQ.

Réalisations :
▪ Mise en place
▪ Rédaction des spécifications fonctionnelles
▪ Architecture et modélisation fonctionnelles de données
▪ Cadrage et grooming des nouveaux sujets
▪ Rédaction des features et des US en respectant la DOR
▪ Priorisation des features et US avec le PO
▪ Réalisation des tests fonctionnelles
▪ Tests d’acceptance
▪ Rédaction de PV de recette

Environnement projet:
▪ Jira, SQL, Jupyter, HQL, Cloudera, PySpark, , HDFS, H2O (librairie Machine learning), Hive, Jupyter, Git,
GitHub, Jenkins.

Méthodologies :
▪ Agile Scrum
Spécifications fonctionnelles Test fonctionnel PV de recette Documentation Grooming JIRA SQL HQL Python Jupyter Spark Cloudera Agile Scrum