Imad A

En mission chez Orange Business : - Définition de la stratégie produit en alignement avec les besoins métiers et la vision de l’entreprise. - Gestion et hiérarchisation du backlog afin d’optimiser la valeur délivrée à chaque itération. - Rédaction de user stories et critères d’acceptation précis pour faciliter la compréhension de l’équipe technique. - Animation des rituels Agiles (daily, sprint planning, revue, rétrospective, refinement). - Suivi et analyse des KPIs pour piloter la performance du produit et ajuster la roadmap. - Coordination avec les équipes design, tech et business pour garantir la cohérence des livrables. - Contribution à l’amélioration continue des processus et veille active sur les évolutions du marché.

- Élaboration et communication d’une vision produit claire, alignée sur la stratégie de l’entreprise et les besoins utilisateurs. - Construction et priorisation du backlog en lien étroit avec les parties prenantes pour maximiser la valeur livrée. - Rédaction de user stories orientées valeur et accompagnement de l’équipe de développement dans leur mise en œuvre. - Coordination transversale entre les équipes design, tech et métier pour assurer la cohérence et la qualité du produit.

Développeur Back-end chez Cdiscount

- Consultant. Net chez Cdiscount logistique : C#, .Net, .Net Core, Sql server, Web Api

-Développement (C#, .NET) -Consulting SI intergroupe (Fonctionnel , technique..) -Administration de base de données (SQLserver R2) -Administration Réseaux/Telecom -Administrateur Systèmes Windows Sauvegarde et stockage -Esprit d’analyse et de synthèse -Capacité d’organisation, de planification et de gestion des délais -Créativité et esprit tourné vers la recherche de solutions et de l'innovation

La mise en place d'un algorithme d'apprentissage (Machine learning) pour l'evaluation des commentaires sur les reseaux sociaux et les sites E-commerce. L'objectif de l'algorithme est de permettre à un système en se basant sur une source de données d'identifier les criteres de la classification des messages en categories ( Text classification, NLP ) - Machine learning - Data mining - Sentiment analysis - Text classification/NLP - Data Preprocessing - Indexing - Feature selection - Applying classification algorithms - Performance measure Outils: - R, Rstudio, Weka, Microsoft Azure machine learning ..