
Mohamed SID AHMED
Service Delivery Manager - PMO - Chef de Projet
Salaire / Taux journalier
Paris, France
Mobilité : France, Maroc
Freelance
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À propos
Introduction
SDM & PMO Senior — 14 ans d'excellence opérationnelle (L'Oréal, PSA, Sealed Air). Je transforme les environnements Run complexes en systèmes fiables : 2 700+ users · 40 pays · SLA 95%+ · incidents −20% · coûts −25% · satisfaction 94%. Spécialiste Anaplan · ServiceNow · Power BI — certifié ITIL v4 · PSPO · Google Cloud Digital Leader. GenAI, data & automatisation : pas des tendances — des leviers que j'active au quotidien pour délivrer mieux.
Expérience de travail
L'Oréal
mars 2023 - Présent
3 ans 8 mois
Paris, France
Service Delivery Manager - Anaplan
août 2023 - Présent
3 ans 3 mois
Paris, France
– Construire de zéro le Run Operating Model Anaplan pour L'Oréal, framework couvrant 2 700+ utilisateurs dans +40 pays worldwide. – Déployer l'ensemble des processus ITSM dans ServiceNow (incidents, problems, SR, demand), couvrant 100% du périmètre Run. – Créer et implémenter la méthodologie Move To Run, processus structuré de transition des use cases du Build vers le Run, adopté comme standard par l'ensemble des acteurs L'Oréal. – Structurer la gouvernance Run complète : RACI, SLA/SLO/KPI, instances Steerco et Weekly avec les stakeholders globaux. – Piloter le Run Roll-Out Anaplan de 23 applications (Finance, Supply Chain, Online + Offline...). – Concevoir et déployer un programme d'Upskilling Cross-App — montée en compétences de 83% de l'équipe Run sur les applications critiques. – Piloter le budget Run end-to-end, suivi mensuel T&M, zéro dépassement sur 3 exercices consécutifs. – Réduire les coûts opérationnels du Run de 25%, optimisation des ressources TCS et automatisation, niveau de service maintenu. – Intégrer les outils GenAI dans le Run Framework pour le RCA et la knowledge base, temps d'analyse incidents divisé par 2. – Réduire les incidents critiques de 20% grâce à l'optimisation des processus et à la détection proactive – Maintenir les SLAs contractuels à 95%+ sur l'ensemble du périmètre Run.
Chef de projet Data
mars 2023 - août 2023
6 mois
Paris, France
– Cadrer et piloter les besoins data de 6+ projets simultanés, alignement direct sur les objectifs stratégiques Business. – Co-construire avec les Solution Architects la stratégie Data des CoE Hubs, couverture end-to-end de la gouvernance sur 10+ flux de données critiques. – Bridger les équipes métier et IT sur 3 domaines applicatifs, intégration de données fluide et automatisation des interfaces dans les Data Hubs. – Superviser l'intégration des interfaces CoE, 100% des SPECS maintenus à jour sur Confluence, zéro désalignement documentaire. – Concevoir et déployer 5 dashboards Power BI décisionnels — adoption par 200+ utilisateurs métier sur l'ensemble du périmètre. – Réduire de 30% les tâches répétitives à faible valeur ajoutée, transformation des processus opérationnels par l'automatisation. – Former 50+ utilisateurs métier aux outils CoE, programme structuré en 3 modules, autonomie complète atteinte en 8 semaines. – Lancer un rendez-vous mensuel d'innovation IA, 10+ cas d'usage identifiés, gain de productivité estimé à 15% sur les activités récurrentes.
Chef de Projet Data
Umanis
mars 2022 - mars 2023
1 an 1 mois
– Cadrer les besoins client et définir le périmètre analytique, enjeux, objectifs et livrables alignés dès le lancement – Conduire une Gap Analysis sur 4 bases de données, écarts et incohérences identifiés, plan de remédiation livré en 3 semaines. – Animer des sessions de Root Cause Analysis avec les équipes métier, résolution de 100% des problèmes de qualité de données identifiés – Concevoir et déployer des rapports Power BI interactifs, pilotage de l'activité service en temps réel pour 3 équipes métier. – Automatiser 15% des activités à non-valeur ajoutée, optimisation des processus métier, capacité équipe réallouée sur des tâches à fort impact – Entraîner un modèle de Machine Learning de prédiction des coûts de maintenance, précision du modèle validée par les équipes Finance – Nettoyer et fiabiliser les données sur 4 sources hétérogènes, qualité de données portée à 95%+ avant mise en production – Communiquer les résultats d'analyse aux stakeholders, 5+ présentations exécutives livrées, décisions métier accélérées – Rédiger la documentation technique et fonctionnelle complète, 100% du projet tracé et maintenable par les équipes successeurs
Chef de Projet Lean
Sealed Air Food Care
déc. 2017 - avr. 2021
3 ans 5 mois
Épernon, France
– Piloter le plan de progrès Lean sur 3 ans, 4 self-assessments réalisés contre le référentiel groupe, score de maturité amélioré de 2 niveaux – Développer un dashboard de pilotage de la productivité en temps réel, 8 KPIs financiers production suivis quotidiennement par le Top Management – Analyser les données de performance industrielle sur 12+ indicateurs, analyses univariées et bivariées, 6 plans d'action correctifs lancés – Évaluer l'impact des actions d'amélioration via tests d'hypothèses statistiques, 85% des actions validées statistiquement significatives avec Minitab – Animer 20+ workshops de résolution de problèmes (5P, 5M, A3), taux de clôture des plans d'action à 90%, délai moyen de résolution réduit de 25% – Servir d'interface métier / Data Scientist pour un POC Machine Learning, 3 cas d'usage identifiés, POC livré en 6 semaines et validé par le business – Former 30+ collaborateurs aux outils Lean et amélioration continue (PMS, AIC, A3), taux d'adoption des outils estimé à 80% à 3 mois – Réduire les gaspillages opérationnels via l'analyse data et les workshops Kaizen, gain de performance de 10%+ mesuré sur le périmètre production – Communiquer mensuellement avec le Top Management sur l'avancement des projets, 36 reportings exécutifs livrés sur 3 ans, zéro retard de reporting
Chef de Projet
Groupe PSA
janv. 2016 - déc. 2017
2 ans
78140 Vélizy-Villacoublay, France
– Piloter un projet d'industrialisation end-to-end sur 24 mois, cadrage, analyse des besoins métier et delivery dans les délais fixés – Élaborer et tenir le planning projet sur 8 jalons majeurs, 100% des jalons respectés, zéro dérapage budgétaire sur la durée du projet – Animer 80+ réunions d'avancement hebdomadaires, alignement maintenu entre 4 équipes métier, technique et management sur 2 ans – Planifier et coordonner 3 campagnes d'essais, 95% des essais exécutés dans les délais, résultats intégrés aux décisions techniques sous 48h – Définir les solutions techniques avec les équipes métier, 3+ options évaluées par problématique, taux de validation première présentation à 80% – Créer un dashboard de suivi projet avec 10+ KPIs clés, visibilité temps réel pour 5 parties prenantes, reporting hebdomadaire automatisé – Réaliser les comparatifs technico-économiques fournisseurs, meilleur rapport Qualité/Coût sélectionné sur 5+ appels d'offres, économies estimées à 15% – Identifier et mitiger les risques projet, 20+ risques documentés, taux de risques résiduels réduit de 40% en cours de projet – Coordonner 4 équipes pluridisciplinaires sur 24 mois, zéro blocage critique lié à un désalignement inter-équipes sur toute la durée du projet
Chef de Projet Lean
Groupe SEB
sept. 2014 - déc. 2015
1 an 4 mois
53100 Mayenne, France
– Piloter le déploiement de la démarche Kaizen sur le site Mayenne, référentiel Groupe SEB structuré et opérationnel en 4 mois, 3 lignes de production couvertes – Animer 15+ ateliers Kaizen couvrant 4 axes SQDC, 30+ actions correctives identifiées, taux de clôture à 85% sur la durée de la mission – Réduire la non-qualité des bols hachoirs de 66%, économies générées de 15K€, taux de rebuts réduit de 8% à 2,7% en 6 mois – Déployer un dashboard de suivi de performance des lignes de production, 8 KPIs centralisés, temps de détection des anomalies réduit de 50% – Conduire des analyses univariées et bivariées sur les données de non-qualité, 3 familles de défauts critiques identifiées et traitées avec Minitab sur 12 mois de données – Réaliser une VSM sur les produits à forte valeur ajoutée, 6 sources de gaspillage cartographiées, réduction du lead time estimé à 20% – Instaurer une gouvernance Kaizen pérenne sur 5 niveaux, 20+ pilotes Kaizen certifiés, autonomie complète des équipes atteinte en 6 mois – Concevoir et animer les formations Kaizen, 20+ collaborateurs formés, taux de satisfaction à 4,7/5, taux d'adoption des outils à 80% à 3 mois
Chef de Projet Lean
Valeo
juil. 2013 - sept. 2014
1 an 3 mois
Région de Limoges, France
– Réaliser un diagnostic complet de la performance des processus, 6 lignes de production auditées, 12 axes d'amélioration prioritaires identifiés en 4 semaines – Construire et piloter le Master Plan d'amélioration continue, 10+ jalons planifiés, budget suivi mensuellement, 95% des livrables déployés dans les délais – Réduire le temps de changement de série de 50%, chantier SMED piloté sur 3 lignes critiques, gains de 45 minutes par changement mesurés et validés – Améliorer la performance inter-équipes de 5%, TRS moyen passé de 72% à 77% sur 3 équipes de production en 12 mois – Développer un dashboard TRS sous Excel/VBA/SAP, 8 indicateurs de performance centralisés, temps de reporting hebdomadaire réduit de 60% – Analyser les KPIs de performance équipes via Box-plot et Minitab, 4 déviations majeures détectées, plans d'action correctifs lancés sous 48h – Garantir la production hebdomadaire des KPIs sur 15 mois, 60+ reportings livrés sans retard, zéro déviation critique non traitée par le management – Mesurer et contrôler l'avancement des chantiers AC, 20+ actions suivies en parallèle, taux de clôture à 85%, délai moyen de résolution de 10 jours – Déployer le référentiel d'excellence opérationnelle Valeo sur l'ensemble du site, 6 chantiers AC conduits sur 15 mois, gains cumulés estimés à 80K€
Chef de Projet Lean
Huhtamaki
janv. 2013 - juil. 2013
7 mois
Région de La Rochelle, France
– Piloter un projet Lean Six Sigma (DMAIC) sur un marché client à risque de 6M€, plaintes qualité McDonald's traitées end-to-end en 7 mois – Réaliser un benchmark inter-sites groupe et cartographier le processus de fabrication, 3 sites comparés, meilleures pratiques identifiées et intégrées au plan d'action – Identifier les corrélations process/non-qualité via tests statistiques, 5+ paramètres critiques isolés avec Minitab, causes racines validées statistiquement – Mettre en œuvre les cartes de contrôle SPC sur les paramètres critiques, déviations détectées en temps réel, taux de non-conformité réduit de 60%+ – Optimiser la consommation énergétique et matière première, 42K€ d'économies générées, ROI projet atteint dès le 5ème mois – Déployer un dashboard de suivi des KPIs projet, 6 indicateurs clés monitorés en continu, alertes déclenchées automatiquement sur dépassement de seuil – Animer les réunions de pilotage avec les stakeholders, alignement maintenu sur 7 mois, décisions documentées et tracées à chaque étape DMAIC – Modéliser le problème métier et définir la solution optimale, solution validée par le management et déployée en production en moins de 3 semaines
Formation
OpenClassrooms
Formation: Data Scientist
2021 - 2022
10 mois
– Collecter et préparer les données en vue de l'analyse. – Comprendre les besoins clients et modéliser les problématiques métier. – Nettoyer, encoder et normaliser les features. – Définir et choisir la meilleure approche (supervisée ou non-supervisée) pour répondre au problème métier. – Entrainer et fine tuner des modèles de régression, classification et clustering. – Déployer le meilleur modèle dans le cloud avec les outils du Big Data (AWS). – Déployer le meilleur modèle via une API dans le Web. – Créer application web (Front-End) en utilisant Python pour réaliser des simulations avec le modèle. – Utiliser les librairies Seaborn et Plotly pour développer des dashboards interactifs. – Développer et déployer plusieurs Dashboards interactifs et engageants avec Tableau Desktop. – Paralléliser des opérations de calcul avec Pyspark. – Prétraiter des données image et texte pour obtenir un jeu de données exploitable.
Centrale Supélec
Data Scientist | Machine Learning Engineer
2021 - 2022
10 mois
INSA Rennes
Mastère spécialisé, Excellence Opérationnelle
2014 - 2015
1 an 1 mois
EIGSI - Ecole d'ingénieurs en génie des systèmes industriels de La Rochelle
Ingénieur Généraliste, Mechatronics, Robotics, and Automation Engineering
2011 - 2013
2 ans 1 mois
EIGSICA - Ecole d'ingénieurs en génie des systèmes industriels de Casablanca
Niveau Licence, Tronc Commun Science & Technologie De L'Ingénieur
2009 - 2011
2 ans 1 mois
Licences et certifications
Tableau Desktop Specialist
Délivré le : –
Green Belt
Délivré le : –
Professional Scrum Product Owner (PSPO)
Délivré le : –
Google Cloud Digital Leader
Délivré le : –
ITIL
Délivré le : –