Mohamed Saffi

– Mission principale : piloter des produits Data & BI pour fiabiliser la performance commerciale, homogénéiser les KPIs et simplifier le pilotage des directions dans un cadre SAFe/Agile. – Vision produit & roadmap d'un entrepôt de données métier-centré (Financement Équipement, CT, Immobilier/Énergie, Immatériel). – Gouvernance & Data Quality : règles de gestion harmonisées, ownership renforcé, KPIs fiables. – Construction & optimisation d'applications DataViz Qlik (BO → Qlik migration). – Automatisation des chaînes d'alimentation & contrôles de qualité. – Pilotage transverse d'une équipe de 10 personnes (BA, Data Eng, Dev, QA). – Ateliers métiers, arbitrage backlog, rituels agiles, conduite du changement. – Impacts: – Amélioration de la production commerciale – Meilleure maîtrise des indicateurs financiers – Fiabilisation des analyses et prise de décision plus rapide pour les directions

– Licence de Sciences Economiques et de Gestion, 3ème année - Économétrie – Modèle linéaire simple – Estimation par intervalle de confiance et tests d'hypothèses – Modèle linéaire multiple: estimation, propriétés et tests d'hypothèses – La prévision – Encadrement des étudiants en stage ou en projets tuteurés

– Contexte: modernisation et fiabilisation des flux réglementaires IFRS9 / COREP / RRF et industrialisation des contrôles. – Pilotage de la stratégie de recette sur les flux IFRS9 (AQR, RRF, CRRV4.1, C2RE, C3rd). – Rédaction du cahier de recette, cas de tests, tests de masse. – Spécifications fonctionnelles & cadrage métier sur les évolutions IFRS9. – Automatisation d'un programme de réconciliation inter-bases (IFRS9/COREP/RRF). – Recette unitaire des développements IT, analyse & correction des anomalies. – Homologation IFRS9 avec le Groupe via l'outil CAsa. – Mise en place & automatisation des contrôles techniques N1 et fonctionnels N2. – Accompagnement des entités CACF pour déploiement, analyse des écarts et corrections. – Autres projets : – Projet NPE : extraction automatisée SAS pour ventilations des expositions. – Projet Optimisation RWA : CDC + extraction automatisée RRF/CRV4/externe + contrôles. – Impact: – Renforcement majeur de la fiabilité réglementaire – Réduction du temps humain via automatisations (SAS) – Standardisation et transparence des flux IFRS9 dans tout le groupe

– Sujet: construction d'un score prédictif de risque de travail illégal. – Analyse & structuration des données sous SAS. – Mise en place des règles de qualité & traitement des anomalies. – Construction du modèle statistique + documentation fonctionnelle. – Ateliers métier & alignement avec les experts. – Automatisation des routines SAS & reporting. – Intégration opérationnelle du score dans les processus métier. – Impact: amélioration de la détection des entreprises à risque → ciblage plus pertinent.