Mohamed SID AHMED

Service Delivery Manager - PMO - Chef de Projet

Salaire / Taux journalier

Paris, France

Mobilité : France, Maroc

Freelance

Peut venir sur site

Expertises

Amélioration des processusGestion de projet - PMOITILServiceNowPostmanSupabaseGitVercelProduct ManagementTableauAutomatisations No-codeProduct OwnerProduct ManagerChief Product OfficerGestion de la performanceManagement de transitionKnowledge ManagementConseil en managementGestion des stocksService clientDiagnosticLean ManagementSix SigmaTransformationGestion des contratsPMOTransformation digitalePower BIPythonConfluenceGestion des risquesConduite du changement

Langues

Arabe (Maternelle)Français (Maternelle)Anglais (Courant)

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.

Liens

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 : –

Certifié par Google

ITIL

Délivré le : –

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