À propos de Anas
Test Lead Technico/Fonctionnel
• Rédaction des exigences
• Test et Recette fonctionnelle des outils développés
• Animation de réunions pour la récolte des différents contributeurs
• Suivi et pilotage des évolutions fonctionnelles
• Stratégie de tests
• Homologation des flux entrants/sortants et validation des calculs en central.
• Validation du code sql.
• Gestions d’anomalies
• Rédaction de livrables : PV/reporting/stratégie de tests
• Suivi de production
Clients : SG, BNP, CNP, GENERALI, LCH CLEARNET, SCHNEIDER ELEC, TELECOM, CNAMTS, Adeo
Master mathématique (2001 LILLE), Master Statistiques et big data (2020 PSL Dauphine).
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Lille (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 20 km)
Expériences
- ADEOTest lead Chez Adeo / Formateurs / Certifié ISTQBGRANDE DISTRIBUTIONmars 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 3 mois)Paris, FranceTest lead / Formateurs / Certifié ISTQB - GestAchats/Modules de transformations / Flux/ Automatisation API via Postman / PlayWright
- Projet InternePilote Développement python, Maching learningEDITION DE LOGICIELSjanvier 2020 - Aujourd'hui (6 ans et 5 mois)Projet : moteur de calcul pour l'assurance( Projet interne-Recheche) Pilote Développement python, Maching learning pour l'assurance.•Dev ( unité moteur de calcul) & validation•Présentation, application pour la tarification assurance
- Schneider ElectricTest Lead Migrations Bases de données oracle vers AWSINGÉNIERIE MÉCANIQUEseptembre 2020 - décembre 2022 (2 ans et 3 mois)Rueil-Malmaison, FranceProgramme vise à remplacer le data lake actuel basé sur une base Oracle In memory par un système Cloud amazon (AWS redshift). L'Unified data Layer extrait les données brutes provenant des fichiers quotidiens, les consolide, standardise les données et merge le contenu dans l'historique pour chacune des tables du périmètre. Dans ce cadre de migration des données des tables volumineuses, j'assure les missions suivantes :- Proposer une nouvelle stratégie de test et reprise de l'existant- Automatisation des tests en SQL pour un gain de productivité et de complétude des tests- Définition et mise en place d'outils d'aide au pilotage des campagnes de tests- Validation des scripts python qui aident à automatiser l'ensemble des tests
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Formations
- Executive Master Statistique et Big Data : Option data sciences (Dauphine PSL)Dauphine PSL2020Objectif : Projets en data sciences : MACHING LEARNING Modéliser les données pour des problèmes de prédictions supervisées/non supervisées par des techniques statistiques et algorithmiques : données manquantes/optimisation/deep Learning/méthode bayésienne/Estimation en grandes dimensions/Arbre de décision/ Modèles de survie/ Séries temporelles. Projets réalisés - Modélisation supervisée /non supervisée - Régression/ Régression non-paramétrique - Détection d’anomalies - Données manquantes, Données fonctionnelles - Réseaux de neurones - Optimisation - Visualisation des données - TF-IDF pratique sous Hadoop et Spark - Choix de modèles/ Valeurs extrêmes - Tous les projets en : Python ou R
- Doctorat de mathématiques appliquéesuniversité de Calais2006