Heykel HACHICHE

– Pilotage d'équipes opérationnelles sur des environnements critiques avec forte exigence de sécurité, performance et respect des délais – Analyse des situations terrain et coordination multi-acteurs, garantissant le respect des procédures, la fiabilité des opérations et la prise de décision rapide – Gestion des incidents et mise en place d'actions correctives visant à optimiser les process et réduire les risques opérationnels – Contribution à une culture de la performance basée sur la mesure, la rigueur et la prise de décision rapide

– Conception d'une plateforme data permettant d'analyser des données urbaines complexes afin de faciliter la prise de décision stratégique – Collecte, structuration et exploitation de données multi-sources (API, datasets ouverts) avec une logique de pipeline data automatisé – Implémentation de cas d'usage IA (analyse prédictive, génération d'insights) pour améliorer l'anticipation et la performance opérationnelle

– Réalisation d'un diagnostic complet du dispositif data avec une approche orientée pilotage financier et performance métier (qualité des données, fiabilité des indicateurs, usages décisionnels) – Analyse des écarts de gouvernance et de conformité avec mise en évidence des points de faiblesse et des axes d'amélioration – Structuration du cadre data : data lineage, définition des rôles (Data Owner / Steward) et mise en place de contrôles

– Analyse de données clients pour identifier insights, tendances et anomalies impactant la performance – Conception de dashboards interactifs Power BI et mise en place de KPI pour le pilotage métier – Restitution de visualisations claires et exploitables afin d'aider à la prise de décision

– Conception et déploiement d'un cadre de gouvernance Data sur un périmètre critique (incidents & performance) – Réalisation d'un diagnostic de maturité Data & IA – Formalisation des rôles Data (Data Owner, Data Steward, IT) avec matrice RACI – Définition d'un modèle de gouvernance fédéré à l'échelle transverse – Mise en place d'un cadre Data Quality (KPI, SLA, contrôles) – Structuration d'un processus de gestion des incidents Data – Définition d'une feuille de route Data priorisée – Production de livrables : cartographies, standards, indicateurs de pilotage

– Recueil et analyse des besoins métiers liés à l'exploitation de données – Conception de solutions data pour la prise de décision (indicateurs, automatisation) – Définition et priorisation d'un backlog orienté valorisation des données – Structuration des flux de données et participation à la définition des pipelines – Amélioration continue des usages data et des outils de restitution

– Conception d'un pipeline data complet (API → ingestion → stockage SQL → visualisation) permettant l'exploitation de données en quasi temps réel – Nettoyage, transformation et structuration des données pour garantir leur qualité, cohérence et exploitabilité – Développement d'indicateurs exploitables pour le suivi de performance et l'aide à la décision

– Mise en œuvre et supervision de dispositifs de sécurité sur des chantiers ferroviaires à forts enjeux, garantissant la conformité aux normes réglementaires et opérationnelles – Application stricte de procédures et protocoles, contribuant à la maîtrise des risques et à la sécurisation des opérations – Gestion des incidents et mise en place d'actions correctives visant à optimiser les process et réduire les risques opérationnels