Youcef Zeghiche

– Responsable du service B.I (création de l'équipe + gouvernance + roadmap et management) et création de la pipeline modern data stack (GCP + BigQuery + DBT/Dataform + Tableau) en architecture médaillon. – Conception et déploiement d'une Modern Data Stack sur GCP (BigQuery, DBT/Dataform, Tableau) avec architecture médaillon (Bronze/Silver/Gold) – Pilotage de la stratégie data analytics en alignement avec les enjeux d'hipto (produit, acquisition, marketing et finance), avec définition (et par extension modélisation) des KPIs clés pour le suivi de la performance. – Développement et orchestration de pipelines ETL/ELT via Airflow / Google Cloud Composer et intégration de données via APIs – Mise en place de systèmes d'alerting temps réel (Pub/Sub, Cloud Functions, BigQuery, Slack) pour le monitoring des KPIs critiques – Création de dashboards exécutifs (COMEX) et métiers pour le pilotage de la performance (acquisition, finance, produit) – Déploiement de solutions GenAI chatbots (GCP + Make + Slack) permettant l'interrogation des données en langage naturel (NLP) – Développement de modèles de machine learning en temps réel (Spark) pour la prédiction des KPIs d'acquisition – Pilotage du tracking analytics (GA4): implémentation du data layer, qualité des données et gouvernance du tracking – Intégration de Salesforce Data Cloud pour une vision Full Funnel et unification des données clients – Collaboration étroite avec les équipes métiers pour la formalisation des besoins et la priorisation des use cases data – Mise en place de pratiques Agile (sprints) et CI/CD (GitHub) pour industrialiser les développements data – Implémentation d'un framework de data quality (tests, assertions, monitoring et validation) garantissant la fiabilité et le versionning des analyses – Optimisation des coûts cloud (FinOps) → réduction de 40% des dépenses infrastructure

– Structuration et exploitation des données financières afin d'améliorer les reportings financiers, règlementaires et d'accompagnement produit – Développement de pipelines de données et scripts en Python (Pandas, NumPy) et SQL pour l'analyse et le traitement de données financières – Automatisation des processus de reporting financier → réduction de 20% du temps de traitement (ETL, scheduling, data workflows) – Conception et déploiement de dashboards interactifs sur Power BI basés sur les besoins métiers (KPIs, suivi de performance) – Collaboration transverse avec équipes IT, Produit et Finance pour implémenter des solutions de data visualisation et améliorer la prise de décision – Mise en place de solutions de stockage et traitement de données sur AWS (S3) pour automatiser les rapports P&L et flux de trésorerie – Réalisation de data reconciliation et contrôle qualité des données financières (compliance, Banque de France, DAF) – Analyse exploratoire et analyse d'écarts (variance analysis) avec recommandations business – Développement de modèles de machine learning supervisé pour l'aide à la décision (prédiction / classification des transactions susceptibles d'être frauduleuses)

– Audit grands comptes des états financiers de Continental; Baccarat et General Electric

– Private equity des projets d'investissements publiques de la région Grand est