Bilal BOUALEM

– Modélisation des données sur les différentes couches dbt (staging, intermediate, core, adhoc) avec intégration de tests de qualité (unique, not_null, accepted_values). – Ingestion et traitement de données depuis SharePoint et JDE, intégrées dans GCP. – Automatisation des bonnes pratiques SQL/Ingestion afin d'optimiser les modèles via le partitionnement et le clustering BigQuery. – Transformation des user stories définies par les Product Owners métier en spécifications techniques détaillées. – Déploiement des solutions en environnement UAT et coordination avec les équipes métier Achat & Finance pour valider la conformité fonctionnelle, identifier les écarts et ajuster la solution avant le passage en production. – Création et Évolution des dashboards Power BI (Procurement Analytics, Procurement-to-Pay), couvrant l'ensemble du cycle de facturation. – Déploiement de solutions de monitoring et d'alerting afin d'assurer la fiabilité des pipelines de données et de réduire les incidents en production. – Participation active aux projets de migration des données Achats & Finance depuis JDE/SAP vers GCP, couvrant plusieurs entités de groupe Servier. – Contrôle qualité des données et collaboration avec les équipes locales pour garantir la cohérence et la fiabilité des tables sources.

– Conception et développement de tables BRONZE / SILVER / GOLD pour la zone Achat, incluant règles technique/métier, normalisation, agrégation via Bigquery. – Ingestion des données depuis des applications Achat, Scopp, mdm, RFF, RFS dans GCP. – Automatisation et création des tableaux de bord Achat via Spotfire. – Collaboration étroite avec le Product Lead pour orienter les décisions stratégiques grâce à des analyses prédictives, tout en tenant compte des limites liées à la disponibilité des données, et aux capacités des outils techniques – Orientation des solutions techniques proposées pour garantir leur alignement avec les besoins métier. – Accompagnement des experts métier dans la compréhension des données et la prise de décision. – Orchestration des dags Airflow complexes contenant des tables gold, selon l'ordre d'exécution et l'optimisation des flux selon la logique run only when needed. – Automatisation des flux d'extraction des tables BigQuery vers les buckets GCS. – Application des tests de qualité des données et gestion des incidents & alerting. – Documentation des livrables sur Confluence, le but fonctionnel de chaque table GOLD.

– Modélisation et interprétation des données historiques dans le but d'améliorer les prévisions de stock entrepôt & bootiques. – Mise en place de tableaux de bord KPI sur Power BI : taux de service amont (fournisseurs - entrepôt) et taux de service aval (entrepôt-magasins). – Traitement des anomalies de KPI signalées par les utilisateurs à l'aide de SQL. – Validation des spécifications techniques selon les besoins métiers. – Analyse des référencements des produits et mise à jour de la classification ABC. – Analyse des anomalies d'écarts facture/quantité reçue et gestion des litiges.