About Omar
Expert Data spécialisé dans l'Assurance (IARD/Vie), j'accompagne DSI, Directions Opérationnelles, Techniques & Financières de l'expression du besoin jusqu'au déploiement de solutions industrialisées. Mon objectif : transformer vos données complexes en leviers de performance mesurables.
🚀 IMPACTS BUSINESS CONCRETS :
• ROI : 5 M€ récupérés via des modèles SAS de recalcul de cotisations (Objectif DG Klesia atteint) + 3 M€ de cotisations récupérés chez les délégataires de gestion.
• Productivité : Jusqu'à +70% de gain sur les extractions mensuelles (Refonte process Audiens/Allianz).
• Innovation : Vainqueur Hackathon Allianz (Algorithme IA de détection de fraude santé).
• Satisfaction : Épuration totale du stock de déclaration des sinistres et automatisation du pilotage.
🛠 MES EXPERTISES CLÉS :
1️⃣ Pilotage, BI & datavisualisation : Architecture de cubes/datamarts/datawarhouse (MCD/MLD), Power BI, Tableau, Microstrategy. Expertise DSN, Sinistralité, Prestations et Cotisations.
2️⃣ Data Science & IA : Machine Learning (XGBoost, Random Forest), Séries temporelles (ARIMA, TBATS), Détection d'anomalies (Isolation Forest). Python & R.
3️⃣ Industrialisation & ETL : Expert SAS (V9/EG/Viya, Macros, Data steps, programmes complexes), Alteryx, Automatisation VBA et PowerShell.
4️⃣ Métier Assurance : Maîtrise des systèmes ARIA, IMS, ABS, Activ’Infinite, Comet, DSN. Vision complète du cycle Souscription → Indemnisation.
🗣 POSTURE & COLLABORATION : Habitué à la comitologie COMEX et à l'animation d'ateliers Squads Agiles. Je combine rigueur technique et vulgarisation pour les décideurs.
✅ Disponible pour missions freelance. Contactez-moi pour discuter de vos enjeux !
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- KlesiaChargé de Mission Data - Direction des Opérations Assurance de Personne - Performance OpérationnelleBANKING AND INSURANCEAugust 2023 - January 2025 (1 year and 5 months)Paris, France
- CONTEXTE
Recruté au sein de la Direction Assurance de Personnes pour alimenter les campagnes de recouvrement avec un objectif fixé par le DG : récupérer 5 M€ de cotisations dues. Portefeuille clients avec dettes importantes (prévoyance/santé, gestion interne/déléguée), anomalies DSN récurrentes, processus manuels (mise en demeure, contrôle interne), fraude, absence de cube centralisé pour pilotage portefeuille et indicateurs.- OBJECTIFS DE LA MISSION
Développer des modèles de recalcul cotisations/dettes pour campagnes recouvrementInitier/développer détection fraude (prévoyance, santé collective/individuelle)Détecter/corriger anomalies DSN + optimiser contrôle interne/mise en demeure/qddConcevoir cube données + tableaux de bord pilotage portefeuille client- DÉTAIL DE LA MISSION
Fraude : Initiation travaux détection fraude (prévoyance/santé collective/individuelle)DSN : Algorithmes détection anomalies déclaration DSNOpen data (Insee/Bodacc/Infogreffe) : Suivi entreprises fermées (liquidation/défaillance) bénéficiant prestations sans cotisations → radiationCube données : Indicateurs techniques/financiers/opérationnels (contrats/clients/gestion/sinistralité/prestations/cotisations)Automatisation : Mise en demeure, échantillonnage contrôle interne, suivi interactions clientsQualité données : Workflows Alteryx + cohérence interne/DSN vs open data (statut/APE)Management : Tutorat alternant + management fonctionnel Data Analyst- LIVRABLES & RÉSULTATS
Modèles recouvrement → 5 M€ récupérés (objectif DG atteint)Arbre décision modélisation recouvrementSuivis pilotage recouvrement (montants à recouvrer/recouvrés)Travaux fraude : scoring scénarios + algorithmes anomalies DSN en productionSuivi open data entreprises fermées opérationnelCube + Power BI abaques + KPI prestations (Eckert)DocumentationAnimation ateliers + supports copils sponsors/COMEX- ENVIRONNEMENT TECHNIQUE
SAS Enterprise Guide, Excel, Power BI, Alteryx, Python. - AudiensConsultant Data Senior - Direction Technique et Financière - Service InventaireBANKING AND INSURANCEJanuary 2025 - November 2025 (10 months)Paris, France
- CONTEXTE
Au sein du service Inventaire de la Direction Technique et Financière, difficultésrécurrentes pour extraire et fiabiliser les indicateurs de prestations/cotisations.Processus manuels dispersés, absence de cube de données centralisé, traitementsobsolètes limitant le pilotage du risque. Besoin urgent d’op1misa1on etd'automatisation pour un suivi temps réel.- OBJECTIFS DE LA MISSION
Refonte complète des traitements d'extraction et calcul d'indicateursConception d'un cube de données unifié pour prestations/cotisationsOptimisation des outils existants et proposition de nouvelles méthodes innovantesCréa1on de tableaux de bord dynamiques pour le pilotage du risque- DÉTAIL DE LA MISSION
Analyse approfondie des processus existants (sorties flux/indicateurs)Refonte des traitements + conception cube de données avec calculs indicateursOp1misa1on globale des ou1ls/traitements du service inventaireNouvelles méthodes : segmenta1on des codes actes par lecture textuelle, sauvegardeauto/dynamique données, alertes capitaux décès élevés, identification structure hiérarchique entreprises clientesCalcul nouveaux indicateurs pilotage risque + documentation process/outilsTableaux de bord Power BI (performance prestations santé/prévoyance, cotisations)Participation conception bases DSN + suivi arrêts travail + intégra1on donnéesdélégataires- LIVRABLES & RÉSULTATS
Cube de données + tableaux de bord Power BI déployés en productionNouveaux process documentés + forma1on équipe inventaire pour une prise en main complète des nouveaux process et pour la maintenanceAnima1on d'ateliers cadrage besoins et déploiementImpact : Extraction indicateurs quasi temps réel, pilotage risque amélioré, gainproductivité estimé 70% sur extractions mensuelles- ENVIRONNEMENT TECHNIQUE
SAS Entreprise Guide, Excel, Power BI. - OpenClassroomsFormateur - Parcours Data AnalystEDUCATION AND E-LEARNINGJanuary 2023 - January 2025 (2 years)Paris, France
- CONTEXTE
Accompagnement 15+ apprenants Data Analysts (transmission compétences techniques/mé1ers).- LIVRABLES
Cadrage projets, coaching technique (Excel/SQL/R/Python/Tableau/Power BI/Knime),évalua1on soutenances.- IMPACT
Taux réussite +90% cohortes coachées, expertise pédagogique reconnue.
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Education
- Master Big DataConservatoire National des Arts et Métiers & Université Paris 1 -Panthéon Sorbonne2019Mémoire de fin d’étude : Prévision des flux entrants à l’aide des séries temporelles (ARIMA, TBATS & Neural network), R - Mention Très Bien
- Data ScienceEcole des Mines Paris –PSL & Datascientest.com2022Projet de fin d’étude : Modélisation du développement commercial d’une agence Allianz en fonction de son environnement socio-démographique et concurrentiel, Python
Certifications
- Microsoft PowerBiCEGOS2024