Otmane NKAIRA

• Orchestration de projets analytiques en contexte international, en assurant la liaison entre les équipes techniques et les directions métier. • Pilotage de la migration de centaines de tables SAP critiques vers GCP, résultant en un accès aux données 2x plus rapide et une fiabilité accrue pour les rapports stratégiques. • Animation des comités de gouvernance de la donnée pour définir la feuille de route produit et prioriser le backlog en méthode Agile. • Garantie de la qualité et de l'intégrité des solutions analytiques via la supervision des phases de tests (UAT) et d'intégration. • Définition et rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques pour assurer la pérennité et la maintenabilité des solutions. Environnement : GCP, BigQuery, Python, Power BI, SAP HANA, Scrum, Gestion de projet agile, Microsoft Teams Compétences clés : Gestion de projet agile, Google cloud, Méthode agile, Scrum, Data Quality

• Industrialisation d'un modèle de Machine Learning (Python, Scikit-learn) prédisant la rentabilité des chantiers avec une précision de 80%, contribuant à améliorer la marge bénéficiaire de l'entreprise. • Analyse exploratoire et feature engineering sur les données de chantiers. • Construction des pipelines de données (MS SQL Server) pour l'entraînement et l'inférence. • Mise en place des protocoles de tests (unitaires et recettes) pour assurer la robustesse et la fiabilité du modèle en production. • Rédaction de la documentation technique et fonctionnelle complète pour garantir la maintenabilité et le transfert de connaissances. Environnement : Python, Scikit-learn, Microsoft SQL Server, Scrum, Gestion de projet agile, Jira, Confluence, Microsoft Teams Compétences clés : Gestion de projet, Data science, Python, Méthode agile, Machine learning

• Conduite d'un audit national sur la qualité des données de plus de 400 centres de greffe cardiaque, en collaboration avec l'Agence de Biomédecine. • Développement d'un score de qualité pour évaluer et comparer la fiabilité des données transmises par chaque centre. • Identification d'incohérences critiques grâce à l'analyse statistique, menant à la création de nouvelles recommandations officielles pour harmoniser la collecte des données. • Rédaction et présentation du rapport d'audit servant de fondement à la nouvelle politique de gouvernance des données des centres de greffe. Environnement : Python, Skit Learn, Excel, Microsoft Teams Compétences clés : Python, Skit Learn, Data science, Management de la qualité, Audit

• Déploiement d'une plateforme de ciblage marketing omnicanal, générant un retour sur investissement de 5€ pour chaque euro investi grâce à l'automatisation complète des campagnes de couponing. • Développement des pipelines de données (ETL) fondateurs sur GCP pour alimenter les algorithmes de personnalisation à grande échelle. • Création des premiers modèles de Machine Learning (propension d'achat) pour optimiser l'attribution des offres et augmenter leur taux d'utilisation. • Conception et industrialisation d'un Proof of Concept (POC) pour l'automatisation de la promotion ciblée, qui a servi de base au projet de plateforme. • Coordination des équipes techniques et marketing pour la planification des livrables et l'alignement des solutions avec la stratégie de l'entreprise. Environment : GCP, Python, Scikit-learn, Teradata, BigQuery, Cloud Function, Cloud Storage, Compute Engine, App Engine, Firestore, DataLab, Scrum, Jira, Confluence, Google Workspace Compétences clés : Data Engineer, Google cloud, ETL, Marketing, Machine learning

• Conception et déploiement d'un moteur de classification automatique de documents (NLP) atteignant une précision de 90%. • Conception d'un pipeline NLP (Python, Scikit-learn) pour la classification automatique de documents. • Automatisation complète d'une tâche de tri manuelle, résultant en un gain de temps et une efficacité accrue pour le client. • Audit des sources de données et définition de la méthodologie de Text Mining pour le traitement et la valorisation du corpus de textes. • Présentation des performances du modèle et livraison de la documentation technique complète au client. Environment : Python, Scikit-learn, Elasticsearch, Microsoft SQL Server, Microsoft Teams Compétences clés : NLP, Machine Learning, Python, Text Mining, Scikit-learn