Houda Zaidi

Mission 2 (Depuis Novembre 2021) : Migration Optiq de Borsa

Contexte et objectif : Suite à l'acquisition de Borsa Italiana, la migration Optiq consiste à migrer les marchés de Borsa Italiana Cash et Derivatives vers l’outil de trading Optiq d'Euronext. Ma mission consiste à accompagner l’équipe Global Analytics dans la création des rapports statistiques.

Tâches réalisées :

• Animation des ateliers métier pour identifier les besoins en matière de rapports

• Développement, automatisation et réalisation tests à partir des différentes sources de données avec documentation, phase de recette et transfert de connaissances

• Contrôle de la qualité des données

• Soutien à l’équipe dans l'exécution des tâches de production quotidiennes

Environnement technique : Python, Dataiku, SAS, Redshift SQL, Amazon S3, SSRS, Power BI

Mission 1 (Novembre 2020 -> Nov 2021) : Migration d’un ensemble de rapports et de programmes SAS vers Python/Dataiku.

Contexte et objectif : Euronext a initié la migration des anciennes applications SAS vers Python Dataiku. Au sein de l’équipe Datalab, l’objectif de ma mission est d’accompagner les équipes Quant et Global Analytics dans cette migration.

Tâches réalisées :

• Création des rapports à partir des différents sources de données (SQL, factset, Bloomberg, ….)

• Automatisation des rapports statistiques

• Optimisation et mutualisation des traitements

Environnement technique : Python, Dataiku, SAS, Redshift SQL, Amazon S3

Contexte (équipe et projet) : HDR (Historique des Données Réseau) est une application qui collecte les données du réseau électrique français. Le Projet HDR BT a pour objet de valider une plateforme BigData sur le périmètre du réseaux HTA-BT (haute tension et basse tension).

- Accompagnement sur le choix et la mise en place de la solution technologique

- Proposition d’une modélisation adéquate des données

- Mise en place d’un algorithme d’analyse d’impact sur les données

• Taches / rôle

• Cadrage technique, choix de la plateforme, …

• Elaboration d’un modèle réseau électrique permettant l’historisation topologique du réseau avec DSE Graph

• Elaboration d’un algorithme d’analyse d’impact sur le réseau

Contexte (équipe et projet) : Au sein de la direction marketing du LBPA construire une connaissance Client Assurance 360° est un enjeu majeur pour le Pôle. La banque postale a mis à disposition un data lake et une stratégie data gouvernance avec le CDO du groupe. L’objectif principale de cette mission est d’accoster les données clients au sein du projet data lake, pour cela deux POC ont été identifiés :

• POC data quality :

1. La mise en place d’un Framework de data quality

2. Validation des règles et seuils métiers de déclenchement des alertes

• POC Scorring des devis Auto :

1. Implémentation d’un modèle prédictif de scoring des devis Auto

2. Optimisation de la compagne de relance CRC

• Taches / rôle

POC Data Quality :

Un registre de contrôle sur l’ensemble de périmètre de données

Conception fonctionnelle et technique des indicateurs et règles de gestion avec le métier

Développement des indicateurs avec « Informatica Data Quality »

POC Scorring :

Conception fonctionnelle et technique du modèle en atelier avec le métier

Préparation et nettoyage des données et mise en place du modèle ML

Application du modèle pour les cohortes clients et le plan d’action métiers