About Oussama
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- amazonData AnalystDIGITAL AND ITOctober 2024 - March 2026 (1 year and 5 months)Paris, France— Pilotage de la performance : conception de dashboards Amazon QuickSight automatisés pour lesuivi des KPIs critiques (On-Time Delivery, Success Rate)— Optimisation du réseau et des coûts : analyse géospatiale via Amazon Redshift pour maximiserla densité des tournées de livraison— Forecasting et planification de capacité : modélisation des volumes de colis sous Python pouranticiper les pics d’activité (Peak Season)— Communication des insights aux stakeholders operations managers-> -12% coûts opérationnels, +20% fiabilité de planificationTechnologies : Python, SQL (Redshift/Athena), AWS Glue, Amazon QuickSight, S3, API REST
- Air FranceData Analyst FinanceAVIATION AND AEROSPACEJanuary 2004 - October 2024 (20 years and 9 months)Paris, France• Chef de projet : Transformation numérique majeur, définissant le budget alloué (350 millions)• Pilotage d'une équipe interdisciplinaire (5 personnes) dans le pôle contrôle de gestion Finance.• Création d'un outil automatique innovant pour le calcul du tarif IT innovation.• Intégration d'un tableau de bord interactif détaillant toutes les données relatives aux tarifs. 200 utilisateurs actifs, visualisation dynamique et filtres avancés.• Revue détaillée et challenge de la méthode de calcul du tarif pour optimiser les coûts IT (réduction - 20% des coûts).Environnement : Excel, PowerPoint, PowerAutomate, Teams, Python, Streamlit, Azure, Power BI et Méthode Agile
- CNESData Engineer-AnalystAVIATION AND AEROSPACENovember 2023 - February 2024 (3 months)Paris, France• Participation au développement, à l'intégration, aux phases de tests et à la maintenance du projet CubeSat.• Ecrire et rédiger les spécifications d'automatisation des règles de gestion à la direction des systèmes d'information.• Comprendre précisément les problématiques et les besoins fonctionnels puis les traduire de manière analytique.• Conception d'une chaîne de gestion de données au sol avec un tableau de bord interactif, rendant les données complexes compréhensibles et exploitables.Environnement : Python, R, PostgreSQL, NoSQL, Hadoop, Docker, Kubernetes, Git, Linux et Grafana
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