Experience

Saagie

• France
• Software Development
• 1 - 100 Employee

• Head of Professional Services

  • Jan 2022 - Present

  Contextes en Enjeux : Dans le cadre de mon rôle de Head Of Professional Services, je suis reponsable des équipes qui interviennent du déploiement de la solution jusqu’au mode run. Je garantis à nos clients/utilisateurs une expérience optimale basée sur l’efficacité opérationnelle et sur la confiance grâce à l’accompagnement et au management des équipes qui leur sont dédiées. Management et relation client : - Recruter, accompagner, animer et former les équipes dédiée à nos clients que ce soit en compétences techniques ou en profils CSM, - Mettre en place et suivre des objectifs pertinents, en lien avec la stratégie et le plan de croissance de la société, - Participer aux RDV clients clés et sur les contrats complexes, - Suivre de près le bon déroulement de l’ensemble des contrats. Suivi et amélioration continue : - Optimiser les process, en mettre en place de nouveaux si nécessaire, - Mesurer et améliorer la satisfaction client : suivre les KPIs clés (NPS, Churn, durée d’onboarding) et être responsable du taux de renouvellement, - Compiler les remontées utilisateurs de la team CSM et proposer des pistes d’amélioration, - Garantir le bon usage des outils et des process en travaillant en étroite collaboration avec les ops, - Présenter les résultats et l’avancée des contrats clés, - Proposer des évolutions sur la base d’observations issues de son expérience sur la plateforme et des retours de nos utilisateurs, - Partager ses idées pour améliorer les process et l’onboarding des clients (automatisation, etc.) et les performances de l’équipe au global. Prise en charge de clients clés en direct : - Piloter le déploiement de la plateforme chez les clients, - Accompagner les clients en mode Run. Environnement technique : Elastic, Logstash, Kibana, Grafana, Python, Scala, Spark, Gitlab, Postgres, Nexus, Microstrategy, SMTP, Offres Cloud Publiques : OVH / Azure / GCP / AWS, Scality. Show less



Allianz France

• France
• Insurance
• 700 & Above Employee

• Tech Lead Manager

  • Jan 2020 - Jan 2022

  Contexte et Enjeux : En 2018, une initiative est menée afin de conceptualiser la solution cible pour recevoir les mouvements comptables, permettre les actions de lettrages et embarquer les nombreux uses-cases existant au sein d'Allianz. Cette réflexion se cristallise par la mise en place d'un DataLake qui a permis de décommissionner la solution existante et de continuer à valoriser les données à travers de nouveaux projets. Réalisations : - Manager une équipe de 5 data engineers - Être garant des coûts, de la charge et du respect des délais - Challenger les usages auprès des métiers - Animer un dispositif de gouvernance solide : suivi des actions, reporting, animation de comités projets 1) Gestion de l'infrastructure - Modéliser et piloter la mise en place d'une infrastructure scalable - Garantir une qualité de service adéquate aux besoins - Gérer les budgets liés à l'infrastructure - Favoriser l'usage de briques logicielles en facilitant la migration cloud - Créer des abaques de besoin en infrastructure par typologie de projet - Vérifier le respect des engagements pris par le prestataire d'infogérance 2) Supervision - Cadrer les besoins de supervisions - Mettre en place une stratégie de supervision impliquant tous les acteurs d'une DSI - Animer des ateliers de travail impliquant des rôles variés​ - Piloter la mise en place de la solution technique - Traiter de bout en bout la supervision d’un système critique pour la clôture comptable 3) Bonnes pratiques - Organiser des Coding Dojos - Généraliser l'application de la "Boyscoot Rule" - Augmenter la couverture de tests - Favoriser le TDD et BDD - Créer un pipeline de tests/évaluation qualité du code/build/déploiement - Utiliser un repository pour propager les builds et librairies Environnement technique : Elastic, Logstash, Kibana, Grafana, Python, Scala, Spark, Gitlab, Luigi, Postgres, Nexus, Broccoli, Microstrategy, SMTP, Isilon One FS, Azure Data Lake Store, Azure Blobs, Azure HDInsight, Azure Active Directory Show less



BI consulting

• France
• IT Services and IT Consulting
• 100 - 200 Employee

• Pratice Leader DataOps

  • Sep 2016 - Jan 2022

  Contextes en Enjeux : Dans le cadre de mon rôle de Practice Leader et expert de la Business Unit Data, j'ai pour responsabilité la montée en compétences de l'ensemble des consultants ainsi que la diffusion des connaissances et best practices autour de projets de transformation et de pérennisation d'initiatives Big Data / DataOps. Réalisations : - Réponses à appel d'offres - Organisation et animation de formations DevOps / Agilité (interne et en mission) - Organisation de meet-ups - Mise en place et animation d'atelier sur le Software Craftsmanship - Animation de la communauté Coding Dojo - Animation de la communauté DevOps - Gérer la coordination lors de présentations d'éditeurs de solutions software - Définition et encadrement de stages - Pilotage et réalisation de POC technologiques / Use-Cases ad-hoc Environnement technique : Bitbucket, Bitbucket Pipelines, Python, Scala, Azure Data Lake Store, Azure Blobs, Azure HDInsight, Azure Active Directory, AWS S3, AWS EC2, AWS EMR, Postgres Show less



Generali

• Insurance
• 700 & Above Employee

• Big Data Engineer

  • Oct 2016 - Jan 2020

  Contexte et Enjeux :Courant 2016, une initiative Big Data pour le CGO (contrôle de gestion) a été lancée sur un cluster restreint on premise. Face au succès rencontré, d'autres métiers se sont intéressés à la plateforme (Finance - Provisionnement et Techniques et Assurances (actuariat)). La plateforme, prenant de l'ampleur, a été migrée sur le cloud Azure de Microsoft fin 2017.Aujourd'hui, le datalake est devenu le Socle Commun de Données, et la plateforme Azure héberge des projets allant du calcul de provision aux webapps conteneurisées déployées aux agents Generali, en passant par des initiatives d'algorithmes de machine learning de détection de fraude ou de calcul de la valeur client en temps réel.Réalisations :- Aide à l’application du SCRUM dans les projets- Faire évoluer l'outillage d'alimentation et de data preparation- Implémenter les premiers projets avec Git et propagation au legacy- Formation des arrivants dans l'équipe- Être le référent des pratiques Big Data pour les métiers de la DSI1) Vues métiers IARD- Cadrer les nouveaux projets- Mettre en place les flux d'alimentation- Développer la data preparation - Alimenter la couche de données de restitution- Créer le process d'industrialisation et industrialiser- Mettre à disposition les données dans l'outil de DataViz2) Client Value Monitoring- Animer des ateliers de travail entre différentes directions impliquées- Consommer de la donnée temps réel- Appliquer un modèle à des données en temps réel- Restituer les résultats dans une web application- Conteneuriser et orchestrer la web app pour les métiers3) MCO- Mettre en place un système de log / monitoring / alerting- Former les équipes de support à la prise en charge d'incidentsEnvironnement technique :Scala, Python, Jupyter, Luigi, GitLab EE, Tableau, SAP Business Object, Sqoop, Map Reduce, Spark, Datadog, JIRA, Confluence, Kubernetes, Docker, Django, Flask, Hadoop, Azure (Data Lake Store, Blobs, HDInsight, Active Directory) Show less

• MOA - MOE

  • Oct 2016 - Oct 2017

  Contexte et Enjeux :L'entrée en vigueur de la réglementation Solvency 2 qui contribue à mieux adapter les fonds propres des compagnies d'assurances a créer un besoin nouveau autour de la data quality des différentes directions. Ce besoin est double, d'une part, la mise en place de contrôle sur les flux de données, d'autre part, la capacité de créer des reporting réglementaires sur la base de ces contrôles. C'est donc dans ce cadre, que le projet EYES a été initié. EYES est un applicatif facilitant le Data Quality Management en permettant d'agréger les indicateurs et de les restituer sous différents formats.Réalisations :- Animer des ateliers de travail entre plusieurs directions- Animer les comités projets- Cadrer le nouveaux besoin réglementaires- Rédiger les livrables projets- Piloter la mise à disposition par les applicatifs des nouveaux indicateurs de QDD- Développer le moteur de rapprochement- Industrialiser- Fournir les rapport réglementaires pour l'ACPREnvironnement technique :Datastage, SAP Business Object, SQL, Sharepoint Show less



SFR Business

• France
• Telecommunications
• 700 & Above Employee

• QA Engineer

  • Sep 2013 - Sep 2016

  Contexte et Enjeux : Afin de faire évoluer la prise de commande et la relation client, SFR Business a projeté de mettre à disposition un outil web de souscription à destination des agents commerciaux B2B. Celui a permis d'arrêter la fragmentation des outils en unifiant toutes les offres au sein du même applicatif et permettant notamment l'usage de tablette pour remplacer les ordinateurs. Réalisation : - Rédiger la stratégie de recette - Prévoir les impacts des nouveaux uses-cases sur l'existant pour la recette de non régression - Créer les User-Stories nécessaires liées aux cycles de QA testing - Générer des tests automatisés - Former les équipes commerciales aux nouvelles fonctionnalités - Former les équipes en charge du support à la détection et identification d’incidents Environnement Technique : HTML, CSS, Cucumber, JIRA, Confluence Show less