Ahmed Hbaieb

Lead Data Scientist

Remote from Paris

  • 48.8409
  • 2.3881
  • Indicative rate €767 / day
  • Experience 2-7 years
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Location and geographical scope

Location
Paris, France
Remote only
Works remotely most of the time

Preferences

Project length
  • ≤ 1 week
  • ≤ 1 month
  • Between 1-3 months
Business sector
  • Aviation & Aerospace
  • Digital Agency and IT company
  • Consulting & Auditing
  • E-commerce
  • High Tech
+6 autres
Company size
  • 250 - 999 people
  • 1000 - 4999 people
  • ≥ 5000 people

Verifications

Languages

  • Français

    Native or bilingual

  • Arabe

    Native or bilingual

  • Anglais

    Full professional proficiency

  • Espagnol

    Limited working proficiency

Categories

Skills (21)

Ahmed in a few words

Passioné par la Big data et la science des données, je suis disponible à partir du janvier 2020 pour vos projet autour de la Data.

Prix de l'innovation SGCIB 2017 et candidat au prix de l'innovation Natixis 2019.

Experience

Natixis - BPCE

Banking & Insurance

Lead Data Scientist

Paris, France

January 2019 - Today

Au sein du département MARPL (Market Activities Risks P&L and Liquidity) activités de Marché de Natixis, J'ai intégré le service Data Quality, Repositories and Sandbox Monitoring (DQRS) qui assure la responsabilité du dispositif de monitoring de la qualité des données utilisées et/ou gérées par MARPL en conformité avec les principes de la réglementation BCBS 239.
Le périmètre de données recouvre notamment les données de marché, les facteurs de risque, les sensibilités, le PnL, descriptifs de trade, structure analytique, VAR, Stress Test, IRC, RIM, etc.
Mon Rôle de Lead Data Scientist est le suivant:

  • Assurer la production et l'analyse des indicateurs de qualité des données en partenariat avec l'ensemble des acteurs opérationnels de la chaîne (IT, analystes de risques et d'IPV, FO, Opérations, etc.)
  • Participer aux investigations sur les problématiques de qualité des données sur l'ensemble de la chaîne de valeurs
  • Développer les techniques d'analyse de la qualité des données, notamment les techniques IA/Machine Learning/Deep Learning en complément des techniques traditionnelles sur les différents périmètres (Market Data, P&L, sensibilités, Opérations SI FO ).
  • Contribuer à l'extension du dispositif actuel dans le cadre de la déclinaison de la stratégie MARPL
  • Renforcer l'articulation avec la comitologie existante et la filière Data Office
  • Contribuer à la diffusion auprès des équipes de production métier et IT de ces techniques d'analyse de la donnée
  • Run du dispositif de monitoring de la qualité des données :

Murex

Banking & Insurance

Consultant business intelligence

Paris, France

February 2016 - October 2016

Contexte:
J'ai intégré l'équipe ISO-BI de murex afin de répondre aux besoins de multiples clients internes ou externes en assurant l'analyse de données, l'implémentation et la diffusion des rapports utiles pour l'analyse d'activités.

Réalisation :

- Je contribue à l’identification du besoin et la rédaction des spécifications auprès des utilisateurs.
Spécification et le design des règles d’alimentation pour le développement des flux ETL.
- Je conçois les indicateurs de performance (KPI) et réalisez le Reporting sur la plateforme
MicroStrategy.
-Je participe aux phases des tests de la qualité des rapports et leurs déploiements.
- Je réalise les démonstrations des nouveaux rapports auprès des key users.
- Je participe à la conduite de changement et l’accompagnement des utilisateurs dans la prise en main de la solution.
- J'interviens dans les traitements ETL sous Talend afin d'automatiser les extractions des rapports élaborés et je crée des scripts Java sous Microstrategy.

Quanteam

Banking & Insurance

Responsable pôle data

Paris, France

July 2018 - January 2019

Dans le cadre de l’évolution du cabinet, j’ai pris la responsabilité des thématiques Data.
Ce pôle a vocation à répondre sous 3 volets :

• BI : Business Intelligence aussi bien coté ETL que Reporting sur les technologies ( MS BI, ABInitio,
Tableau Software, PowerBI, Microstrategy)
• BigData : Hadoop, Spark, Kafka
• Data Science : Approche supervisée et non supervisée, Deep Learning

Mon activité consiste à :

• Création de formations pour les Business Manager du cabinet
• Recrutement de nouveaux collaborateurs
• Réponse à appel d’offre et pitch du projet Prédictive Monitoring
• Réalisation des tests techniques sur les plateformes utilisées
• Rencontres pour de nouvelles opportunités

Société Générale - Société Générale

Banking & Insurance

Chef de projet Data Science

Fontenay-sous-Bois, France

November 2017 - November 2018

Je suis en charge du projet predicitve monitoring développé au sein de l'entité ITEC/FRM/APR afin de faire la détection des anomalies sur les différents types de données quantitatives ou qualitatives pour des différents métiers au sein de ITEC.

Après une année de développement de l’application et confirmation du POC en déployant l’application sur un serveur de production, nous avons élargi notre périmètre de fonctionnement en travaillant sur d’autres types de données. Alors, nous avons constitué une équipe de 5 personne dont je suis chef de projet avec 2 Data Scientist, 1 Business Analyst et encadrant un stagiaire afin de pouvoir couvrir les besoin des autres équipes sur les périmètres risque et liquidité. Le projet a été désigné « l'un des meilleurs projets IA du département FRM de ITEC pour l’année 2018 »


Réalisation :
o Assurer le bon avancement du projet en appliquant la méthodologie Agile
o Rédaction du cahier des charges du projet et récolte des besoins auprès des end-users ;
o Extension du projet sur des données non quantitatives (Prédiction sur les horaires de réception des fichiers de chaque arrêté mensuel)
o Généralisation du périmètre du projet sur d’autres types de données.
o Création d’une vidéo publicitaire autour du projet en utilisant l’interface Powtoons dédiée.
o Participation aux différents meeting autour de l’intelligence artificielle et principalement au Techweek 2018 comme l’un des projet innovants en Machine Learning.
o merger les algorithmes de classification avec ceux de regression utilisés auparavant afin de préciser les causes des anomalies détectées sur les différentes données.

Environnement technique : R shiny, Elastic search, oracle SQL server, Python, Angular
Environnement fonctionnel : Comptabilité, liquidité, risque, finance de marché, gestion de projet, agile

Société Générale - Société Générale

Banking & Insurance

Consutant Data Scientist

Fontenay-sous-Bois, France

November 2016 - November 2018

J'ai intégré le département FRM au sein de la Société Générale afin d'assurer le bon déroulement de l'environnement de la production et de veiller à l'intégration des données comptables en provenance des différentes applications back office (RDJ, GL).

En parallèle de mon activité, j'ai initié et mis en production le projet "Predictive Monitoring" qui a pour objectif de détecter les anomalies sur les données comptables grâce à des algorithmes de Machine Learning.

Réalisation:

- Mise en place de solutions de monitoring.
- Appliquer des algorithmes de clustering et de prédiction sur 5000 jeux de données structurés avec une pertinence de 97%.
- Détection des anomalies sur les données comptables en terme de volumes et de qualité.
- Rédaction de procédures pour l’amélioration des processus d’intégration et de déploiement de solution.
- Rédaction du cahier des charges du projet "Prédictive monitoring"
- Développement des différents modules du projet en langage R en s'appuyant sur des algorithmes de Machine Learning développés en interne.
- Assurer la disponibilité des applicatifs.
- Maintien d’environnements d’UAT et de production.
- Gestion des incidents de production de niveau 3

Education

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