Naïdine Mohamed

JTEKT est un équipementier automobile international du groupe Toyota spécialisé dans les systèmes de direction et composants industriels. Le groupe compte plus de 45 000 collaborateurs dans le monde. J’ai rejoint l’équipe Process Engineering afin d’automatiser et moderniser les processus budgétaires et décisionnels de plusieurs usines internationales. L’équipe est composée d’un référent métier finance et de moi-même sur l’ensemble du périmètre Data / BI / automatisation. Mes responsabilités : • Mise en place d’une stack data moderne : Docker, Airflow, PostgreSQL, MinIO, Streamlit et Power BI. • Développement d’une application de gestion budgétaire et de suivi des investissements avec alertes automatisées. • Industrialisation de pipelines ETL avec Python, SQL et APIs (BOX, SharePoint). • Automatisation de fichiers de synthèse budgétaire et de suivi de facturation avec Python et Excel. • Développement de tableaux de bord Power BI pour le suivi financier et opérationnel des sites industriels. • Mise en place des actualisations, diffusion des reportings et collaboration directe avec les équipes finance dans un environnement bilingue anglais. J’ai contribué aux évolutions suivantes : • Automatisation complète d’un processus représentant auparavant 2 semaines de travail à temps plein pour 4 personnes => temps réduit à environ 3 minutes. • Mise en production de 3 reportings automatisés utilisés par plus de 100 utilisateurs. • Mise en place de 3 refreshs journaliers et 1 hebdomadaire. • Suivi quotidien d’environ 300 000 lignes de données industrielles et financières. • Centralisation du pilotage de données provenant de 30 usines. Lien client : https://www.jtekt.eu/fr/ Contexte technique : Python, SQL, Docker, Linux, Apache Airflow, PostgreSQL, MinIO, Streamlit, Power BI, Power Query, DAX, Excel, APIs, SharePoint, SAP BW, ETL, Data Engineering, BI, Reporting, KPI.

Enseignement du module : Analyse & Manipulation de données en python (Bachelor 2) - Connaître les librairies à utiliser en science de la donnée - Savoir manipuler des données volumineuses avec Python - Savoir visualiser des données avec Python - Réaliser un projet complet en analyse de données Enseignement du module : Analyse & Exploration de données en python (Bachelor 3) - Développer une compréhension approfondie des méthodes et outils d'analyse de données - Apprendre à préparer, explorer, et analyser des ensembles de données complexes pour en extraire des insights pertinents. - Acquérir des compétences en visualisation de données pour présenter les résultats d'analyses de manière claire et convaincante.

Enseignement du module : Prompt Engineering - Fondamentaux du prompt, précautions et principes de l’IA générative - Génération d’images et de vidéos - Exposition de cas concret et panorama des applications commerciales exploitant l’IA Gen - LLM et usages

Data New Road est une entreprise spécialisée dans l’exploitation des données pour la mobilité et le transport, offrant des services en gouvernance, modernisation des infrastructures data et aide à la décision Au sein du département Data d’APRR, j’ai épaulé les équipes sur la migration des stack data, la maintenance opérationnelle et la modernisation des outils BI. L’équipe, d’environ 20 personnes, regroupait Lead Tech, Architecte, Responsable BI, Product Owner, Data Scientists, Analysts et Engineers J’ai travaillé de façon autonome sous la supervision du Responsable BI Mes responsabilités : • Refonte complète de projets Data/BI du recueil du besoin à la mise en production. • Migration de stacks data : Python vers Talend, PostgreSQL vers Snowflake, Tableau vers Power BI. • Industrialisation de pipelines ETL / ELT et refonte des modèles de données avec architecture Médaillon sur Snowflake. • Utilisation de procédures stockées et tables dynamiques Snowflake pour optimiser les traitements analytiques. • Développement et maintenance de dashboards Power BI et Tableau Software. • Paramétrage des actualisations, alertes et règles de sécurité RLS. • Animation d’ateliers utilisateurs, documentation technique et accompagnement des équipes internes. • Maintenance opérationnelle, supervision des flux Talend et monitoring des bases Snowflake. J’ai contribué aux évolutions suivantes : • Refonte complète de 2 projets Data stratégiques impliquant migration des dashboards, flux ETL et stockage de données. • Accompagnement d’environ 20 utilisateurs métiers par projet. • Supervision et maintien en conditions opérationnelles de flux Talend, bases Snowflake, 25 dashboards Power BI et 27 dashboards Tableau. • Amélioration de la fiabilité des traitements décisionnels et réduction des tâches manuelles grâce à l’automatisation. • Contribution à l’amélioration de l’expérience utilisateur et de la prise de décision métier via des outils BI modernisés Lien client : https://datanewroad.com/

Enseignement du module : Tableur et reporting - Compétence ciblée : Traiter des données à des fins décisionnelles #Excel - Descriptif : L’objectif de cette ressource est d’apprendre à utiliser un tableur pour intégrer, manipuler et restituer des données. On aborde aussi la possibilité de créer des graphiques et des tableaux dynamiques. - Contenus : Insertion de données, importation de données. Création de graphiques statistiques. Création de formules simples et complexes. Création d'indicateurs clés de performances Création de tableaux croisés dynamiques. Création de reporting.

APRR, parmi les principaux groupes autoroutiers européens, gère plus de 2 300 km d’autoroutes en France et pilote des infrastructures de mobilité, transport et services connectés. Au sein du département Data, j’ai participé à des projets liés à la valorisation des données et à l’industrialisation BI pour des équipes métiers et opérationnelles. L’équipe Data regroupait 20 experts : Lead Tech, Lead Valorisation, Lead Architecture, Responsable BI, Product Owner, Data Scientists, Data Analysts et Data Engineers. Responsabilités clés : • Développement de pipelines ETL (Python, SQL). • Gestion des bases analytiques PostgreSQL. • Création de dashboards Power BI et Tableau. • Analyse des besoins métiers et définition des KPIs. • Automatisation de reportings décisionnels. • Extraction/structuration de données (PDF, Excel, APIs, bases internes). • Mise en place de traitements OCR en collaboration avec les équipes opérationnelles. Projets réalisés : • Data Chaussées : OCR sur 3 000 PDF, consolidation de 15 ans de données (100 000 mesures), création d’un dashboard Power BI pour optimiser un investissement de 100 M€. • Reporting Déchets : Automatisation de reportings réglementaires via l’unification de 6 sources de données. • TDB IRVE : Suivi de 1 000 bornes électriques auprès de 10 opérateurs via 30 KPIs sur recharge, consommation et performances. • Datathon CHU : Développement d’un moteur de recherche intelligent primé, basé sur MongoDB, KeyBERT et Streamlit. Contributions principales : • Réduction des tâches manuelles d’analyse. • Structuration et fiabilité des données critiques. • Développement d’outils BI pour plusieurs équipes métiers. • Interventions sur ETL, modélisation de données, dashboards et valorisation Data. Lien client : https://www.aprr.com Contexte technique : Power BI, Tableau Software, Python, SQL, PostgreSQL, MongoDB, Streamlit, OCR, ETL, Data Visualisation, KPI, Reporting, Excel, VBA, Git, APIs, Data Engineering, Maintenance prédictive, IRVE.

Descours & Cabaud est un groupe international spécialisé dans la distribution de fournitures professionnelles pour l’industrie, la construction et l’aménagement. J’ai rejoint l’équipe Performance Commerciale afin d’accompagner les équipes métiers sur des problématiques d’analyse commerciale, reporting et aide à la décision. L’équipe était composée d’un Responsable Performance Commerciale orienté Business/Data Analysis et de moi-même en tant que Data Analyst. Mes responsabilités : • Réalisation d’analyses commerciales et statistiques pour les équipes métiers. • Développement de reportings décisionnels et tableaux de bord de performance commerciale. • Définition et suivi de KPIs liés au chiffre d’affaires, marges, stocks, concurrence et performance commerciale. • Développement d’une application VBA pour automatiser des traitements et analyses métier. • Réalisation de cartographies statistiques et analyses géographiques avec Articque. • Analyse des zones de chalandise et confrontation des données commerciales avec les bases SIREN. • Extraction, nettoyage et structuration de données avec SQL, Excel et Python. • Support et accompagnement des équipes métiers sur les problématiques analytiques et décisionnelles. J’ai contribué aux évolutions suivantes : • Automatisation de traitements Excel historiquement réalisés manuellement. • Amélioration de la visibilité commerciale grâce à des reportings centralisés et analyses géographiques. • Mise à disposition d’outils d’aide stratégique pour les équipes performance commerciale. • Optimisation des analyses concurrentielles et territoriales via des cartographies statistiques. • Contribution transverse sur les volets Data, reporting et automatisation. Lien client : https://www.descours-cabaud.com/ Contexte technique : Excel, VBA, Python, SQL, SQL Server, Business Objects, Articque, Reporting, Business Intelligence, Analyse commerciale, Cartographie statistique, KPI, Géomarketing, Zones de chalandise, Data Visualisation.

Fretly est une startup spécialisée dans l’analyse et l’optimisation de la performance transport. La société accompagne les entreprises dans le pilotage (flux logistiques, audit de facturation, performances opérationnelles) grâce à la donnée. J’ai rejoint le pôle Data afin de participer au développement d’outils analytiques et décisionnels pour le suivi de la performance transport et l’optimisation des coûts logistiques. L’équipe était composée d’un Lead Data Analyst et de 4 Data Analysts dont moi-même Mes responsabilités : • Analyse et structuration des données transport provenant de multiples transporteurs et flux logistiques. • Développement de dashboards Power BI pour le pilotage des performances transport. • Modélisation et automatisation de grilles tarifaires complexes. • Réalisation d’audits de facturation mensuels et rétroactifs. • Analyse des écarts de facturation et détection d’anomalies tarifaires • Cartographie des flux logistiques et analyses de performance transport. • Participation à des appels d’offres et études comparatives tarifaires. • Définition et suivi d’indicateurs clés liés aux coûts, délais et qualité logistique. J’ai contribué aux évolutions suivantes : • Analyse et suivi des flux de plus de 40 transporteurs. • Gestion de flux quotidiens et hebdomadaires avec un flux dédié par transporteur. • Développement de 4 dashboards utilisés par plus de 100 utilisateurs. • Mise en place de plus de 30 KPIs liés aux surcharges, expéditions, écarts de facturation, délais, dépenses, qualité et économies réalisées. • Réduction des traitements manuels liés aux audits de facturation. • Amélioration de la qualité des données et contribution à l’optimisation des coûts transport. Lien client : https://fretly.io/ Contexte technique : Power BI, Power Query, DAX, Python, Excel, KPI, Reporting, Transport Analytics, Supply Chain Analytics, Audit de facturation, Analyse tarifaire, Cartographie des flux, Data Visualisation, Business Intelligence, Data Quality, Git

L’ORS Auvergne-Rhône-Alpes est un organisme spécialisé dans l’analyse et la valorisation des données de santé publique au service des institutions, collectivités et acteurs de santé. J’ai rejoint le pôle Statistique afin de participer aux travaux d’analyse de données sanitaires, d’études épidémiologiques et de valorisation territoriale des données de santé publique. L’équipe était composée de 3 statisticiens/data analysts, d’un interne en santé publique et de plusieurs profils métiers spécialisés dans la santé et l’épidémiologie. Mes responsabilités : • Gestion, nettoyage et consolidation de données sanitaires et épidémiologiques. • Réalisation d’analyses statistiques et études de santé publique. • Développement d’outils VBA pour automatiser traitements, reportings et consolidations. • Création de cartographies statistiques automatisées avec ArcGIS et QGIS • Production d’indicateurs territoriaux et diagnostics de santé publique. • Exploitation de données SNDS, COVID-19, EPCI et données territoriales. • Participation à des études épidémiologiques destinées aux acteurs publics et institutionnels. J’ai contribué aux évolutions suivantes : • Automatisation de processus de reporting, cartographie et consolidation historiquement manuels. • Amélioration de la fiabilité des analyses statistiques et territoriales. • Production d’indicateurs utilisés dans le cadre de politiques publiques et diagnostics sanitaires. • Participation à la valorisation territoriale des données COVID-19 et santé publique. • Développement d’outils facilitant l’analyse géographique et l’aide à la décision. Les livrables étaient destinés à l’ARS, collectivités territoriales, EPCI, institutions publiques, chercheurs et partenaires santé. Lien client : https://www.ors-auvergne-rhone-alpes.org/ Contexte technique : ArcGIS, QGIS, Excel, VBA, Reporting, Analyse statistique, Épidémiologie, Santé publique, Cartographie statistique, Géomatique, Data Visualisation, Diagnostic territorial, SNDS, COVID-19.