About Hocine
Plus de 5 ans d'expériences sur des projets structurants sur la data, mêlant technique, management et conduite du changement, j'ai pu pu développer beaucoup de compétences dans le développement ( technologies Big data, data visualisation, virtualisation, processus de développement IT, architecture SI etc) et la réalisation de projets ( cadrage, estimation, agile scrum, processus de recette, processus de mep etc) liés à la Data.
je vous propose mes services et mon expertise pour vous accompagner dans la réalisation de vos projets Data/ BI
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Paris (up to 50km)
Experience
- Crédit Agricole d'Ile-de-FranceData Project Manager / Data EngineerFebruary 2022 - Today (4 years and 4 months)Paris, France
- Credit Agricole Leasing & FactoringData Project Manager / Data EngineerNovember 2019 - January 2022 (2 years and 2 months)Partie gestion de projet:- Recueillir, comprendre les besoins métiers sur différents projets- Estimation et macro-planning en fonction de la capacité à faire de l'équipe- Traduire ces besoins en histoires utilisateurs et en propositions techniques- Piloter, coordonner et accompagner les différents acteurs contribuant sur le projet- Communiquer/reporter sur l'avancement des projets auprès du management, du métier et des comités data Partie technique:- Accompagner et faire monter en compétences des équipes de développeurs- Conception de solutions répondant aux mieux aux besoins exprimés- Garantir la qualité des livraisons- Créer et maintenir à jour la documentation technique (FI, DTA, DEXP, processus de développement)- Veille technologique. exemples: virtualisation, outillage data science, Kafka, orchestrateurs (oozie, airflow)
- CAPGEMINITechLead Big Data / TeamLead - Crédit Agricole Leasing & FactoringSeptember 2018 - November 2019 (1 year and 2 months)Paris, France• Encadrer techniquement une équipe de Data Engineers et veiller au respect des bonnes pratiques du développement• Pilotage et coordination de projet. Travailler en collaboration avec des consultants fonctionnels, des architectes Big Data et des Data Scientists• Garantir la bonne qualité des livrables et s'assurer de la non regression du code grâces à la PIC• Capitalisation des connaissances : production de documents techniques projets et développement des compétences des consultants (travail en binôme, accompagnement ponctuel)• Participer à la mise en place d'une nouvelle architecture Big Data
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- Master 2 (M2), Applied geophysicsUniversité Pierre et Marie Curie (Paris VI)2016Master 2 (M2), Applied geophysics
- Big data training, Information TechnologyEduGroupe2017Big data training, Information Technology