Maadh Maalej

Contexte : Le projet consiste à concevoir et déployer un nouveau produit pour Yves Rocher, avec pour objectif principal de garantir un haut niveau de qualité et d’intelligibilité des données. Ces données doivent ensuite pouvoir être exploitées efficacement dans l’activité de Selection des clientes (14 pays, 2 marques ) ; des campagnes marketing destinées à stimuler et augmenter les ventes. Le produit comprend la mise en place d’un data core model, la création de services d’échange de données, le développement d’une solution web (back-office et front-office), ainsi que l’intégration de modules d’IA destinés à accompagner les utilisateurs non spécialistes de la data. Equipe : Architecte technique, Tech lead, 4 dev, Ops , 1, Métiers Data, direction IT, direction decisionnel et CRM Interlocuteurs : PM, sponsors, Métier, UX Design, Direction centre de services DOMAINE D’INTERVENTION :  PM Data  Identification des besoins en data pour les usages Campaign, Monitoring et Data Science.  Analyse, rédaction et priorisation des features en collaboration avec les équipes métiers, business et techniques.  Contribution à la création de prototypes avec les data engineers.  Budgétisation des travaux de Think, build et run et co-construction du planning produit  Participation aux instances projets et reporting auprès des steakholders  Participation à la conception, au suivi de l'implémentation et à la validation fonctionnelle de la plateforme (en collaboration avec l'équipe IT).  Garantie de la qualité des données utilisées via des process et des mécanismes d’observabilité de la donnée  PO Data – référent fonctionnel – data product  Redesigner et optimiser le parcours métier de l’activité de sélection  Urbanisation des flux d’alimentation  Modélisation du core modèle et réalisation des mapping de transformation  Challenger les architectures proposées et travailler sur les axes d’amélioration et d’innovation  Conception fonctionnel des index API  Alimentation du catalogue DataGalaxy en tant que RAG afin d’accompagner les prompts des users  Découpage du build du produit en EPIC, FEAT et US  Assurer l’animation des rituels Agile  Préparation de la stratégie de recette, cahier de recette et piloter les phases de recette EndtoEnd ENVIRONNEMENT TECHNIQUE API, GCP, Bigquery, Back office, analytics HUB, pyton, SQL

Contexte : Dans le cadre d’enrichir l’offre de service drivé par des besoins métier, en tant que PO/CP j’ai participé à la mise en place de la solution Datahub qui propose un catalogue de service d’échanges de données, une couche de persistance, une couche de hosting d’algo et un front End pour l’exploration des données. Use case : · mise en place de mécanismes de collecte data Radar via des pipelines applicatifs pour outiller l'activité de la maintenance préventive GMAO Domaine d’intervention : PM Datahub Mettre à jour et prioriser l’ensemble des besoins dans le backlog en fonction :de la rodmap produit, des priorités projet client utilisateur du DataHub, des contraintes techniques de construction du DataHub et de la capacité de l’équipe Être le point de contact privilégié du DataHub avec les stakeholders Définir la roadmap du DataHub et budgéter l'activité Distinguer ce qui est du ressort produit de ce qui est spécifique projet. PO Data Concevoir les flux d’alimentation en adéquation avec les patterns architecturaux convenus Gérer le portefeuille des objets en adéquation avec les études sur l’évolution du workflow applicatif Réorganisation et Modélisation des données ASD S-series Concevoir les flux annexes pour le stockages des données Bronze, Silver et Gold Chef de projet transverse Participer à la rédaction de la documentation technique et fonctionnelle du DataHub. Valider que les productions de l’équipe DataHub satisfont aux exigences fonctionnelles, non-fonctionnelles (performances, sécurité, etc...). Participer et animer les réunions techniques, fonctionnelles et d’avancement avec les différents «stakeholders » Faire valider par les clients en environnement pré-production. Analyse des besoins exprimés d’un point de vue métier selon les processus utilisateurs Environnement technique Big Data NoSql, Dataviz, CloudAzure, Kubernetes , shell, python, PostgreSql, Capella, Kafka, Minio, ArgoWorkflow

Contexte : Concevoir et implémentation des fonctionnalités pour l’ingestion, la persistance et l’exposition des données dans le datalake Google cloud Plateforme. Uses case : ➔ France sales & after sales : Mise à niveau et optimisation de la chaine de traitement ‘Oder GS1’ et ‘Invoice’ issue de carrefour.fr ET Mise en place d’une architecture EndtoEnd Temps réel des objets ‘CustomerCase’ et‘Invoice’ ➔ United Monde : Cadrage et mise en place d’une architecture Scalable pour centraliser l’exploitation des données ‘competitor_Price’ du G6 ( Europe ) et G8 ( Brésil et Argentine ) via des mécanismes d’Ingestion streaming et batch Domaines d'interventions Architecte fonctionnel data Proposer des scenarii d'évolution et de simplification de la chaine de traitement et de dataprep Etudier les impacts techniques ( structure Json, indexation Kafka, format fichier ) suite aux demande d’évolution Gérer le portefeuille des objets en adéquation avec les études sur l’évolution du workflow applicatif Animer une communauté d'utilisateurs de la donnée Référent-concepteur data Construire / Participer à la construction de la roadmap du produit data en collaboration avec le PM Assurer une cohérence transverse avec les autres objets de la plateforme Être garant de la qualité du domaine de données : concevoir/utiliser les tableaux de bord de qualité de données pour identifier les problèmes et les améliorations Qualifier, documenter et donner du sens aux données manipulées Rôle de chef de projet transverse Rôle au sens Agile: Aide à l’optimisation et à la gestion du backlog produit, définition des EPIC et des features et veille fonctionnelle sur la qualité des livrables Reporter l’avancement à la direction du programme et au PM référent Environnement technique GCP Google Cloud Plateforme, Elasticsearch, Kafka, Nifi, data modeling Pivot, Avro, Json, , Open-Shift, Spark/ Scala, Grafana, Cassandra, Bigtable, KTable, Avro, json

Projet Datahub : Construction d’un asset technique from scratch composé de modules applicatifs et technologique, pérenne, de haute qualité et mutualisé. Pour répondre ==> Business : enrichissement des uses cases métiers dans le Datalake, véhiculer les objets commandes ecommerce laposte aux systèmes opérationnels et proposer un catalogue de services sur étagère. Objectifs et Enjeux : - Etude stratégique de la politique Make Or Buy de la direction technique - Définition et mise en place d'un plan de migration des applications via le datahub dans le cadre des programmes Datalake group et la nouvelle E-boutique Cloud laposte - Contribuer à élaborer de nouvelles opportunités s’inscrivant dans la roadmap global du projet - Budgétisation de l’enveloppe globale du projet ( think, build et run ) et assurer le suivi opérationnel

Cadrage et pilotage des chantiers pour la mise en place de mécanismes d'échanges de données pour la gestion des créances dans les applications de gestion interne DISNEY, NESPRESSO, SUEZ : Implémentation d'un nouveau Workflow d'échanges de données Objectifs et Enjeux : • Réflexion autour de la DATA, de la création jusqu'à l'acheminement dans des outils cibles • Identifier les différents chantiers d'implémentation en coordination avec les métiers • Cadencer et synchroniser les activités transverses • Construire et animer les roadmaps Projet (priorités, arbitrages, instances) • Cadrage et coordination des travaux d'interfaçage en collaboration avec les équipes techniques • Lancer l'initiative CADPRO avec les directeurs des pôles Métier, opérationnel et informatique • Initier les travaux d'optimisation des flux (vélocité, complétude des données) • Identifier et spécifier les Règles de rapatriement des données CREANCES dans le SI iQera

mise à disposition de rapports sous OBIEE pour le suivi des activités, commerciales, financières, assurances pour le métier du LEASING ( BtoB and BtoC ) PROGRAMME EQUUS : mise en place d'un nouveau entrepôt de données du nouveau SI DRIVE ( migrations + satellites ) et participation à la modélisation des données dans les différentes couches de la solution BI Objectifs et Enjeux : • Diriger et animer les ateliers de conception des modèles normalisés et dimensionnel • Chiffrage des demandes de reporting et budgétassions du reste à faire ( de 3 à 6 mois ) • Mise en place de processus de construction et livraison des rapports construits • La mise en place des bonnes pratiques pour la construction des rapports • Cadrage et coordination des tâches de réalisation en collaboration avec les équipes techniques • Participation aux différents chantiers d'enrichissement et d'historisation des données • Animation des ateliers de découpage et de priorisation des travaux à effectuer avant le GO_live