HAKEM Tinhinene

– Migration Redshift → Snowflake: refonte des modèles et optimisation SQL pour sécuriser la performance sur des projets stratégiques. – Migration Matillion → Dataiku DSS: industrialisation de flux réutilisables et évolutifs, avec standardisation et amélioration de la maintenabilité. – Datamarts mutualisés et fiabilisation des indicateurs: contrôles automatisés, anonymisation des données personnelles, intégration avec AWS DynamoDB, et accompagnement de l'équipe métier sur la migration des enquêtes de satisfaction du Groupe (SAS → Dataiku/Snowflake).

– Pilotage des traitements via Apache Airflow: planification, dépendances et reprise sur incident pour sécuriser la production. – Réécriture et amélioration des requêtes SQL et des traitements Python (réduction des temps d'exécution, meilleure gestion des volumes) pour fiabiliser la production. – Conception de tableaux de bord Power BI pour le pilotage opérationnel et la diffusion d'indicateurs homogènes.

– Conception et entraînement de modèles de prédiction de résiliation (churn) en Python (préparation des données, variables explicatives). – Mise en production des scores sur la plateforme AfterData pour des clients assurance/mutuelles. – Industrialisation des traitements data/ML (jeux d'entraînement et de scoring, exécutions récurrentes, suivi des performances).

– Optimisation d'algorithmes de détection de fraude (IARD & Vie): amélioration de la précision et réduction des faux positifs. – Conception de scénarios de détection LCB-FT et tableaux de bord opérationnels pour accélérer la priorisation des alertes. – Analyses transactionnelles et comportementales pour identifier les schémas à risque et anticiper les comportements suspects.