Description

Consultant Data Analytics spécialisé en Finance & Risque, avec 4 ans d’expérience, j’accompagne les équipes métiers dans la conception et la mise en place de solutions Data Analytics, l’automatisation des traitements et des reportings afin d’améliorer le pilotage et la prise de décision avec Power BI, SQL, BigQuery, Python et Excel.

Domaines d’expertise

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif
Standard Moroccan Tamazight
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 10 km), Toulouse (jusqu’à 10 km)

Bpifrance
Consultant Data Analytics Finance
BANQUE & ASSURANCES
novembre 2025 - Aujourd'hui (9 mois)
Paris, France
Bpifrance fait évoluer ses outils Data Finance afin d’améliorer ses processus d’analyse du risque financier.
Au sein des équipes Finance & Risque, j’interviens en tant que Consultant Data Analytics Finance, en charge de la
migration d’une solution analytique dédiée à la gestion du risque financier.

Collaboration avec :

L’équipe finance et risque, l’équipe technique et designer.

Contributions clés :

Compréhension du besoin métier et prise en main de l’existant.
Analyse des sources de données, processus financiers (KPIs, méthodes de calcul) et reportings existants.
Migration de R vers Python :
• Définition de l’architecture du pipeline analytique.
• Développement des traitements Python pour automatiser les calculs financiers.
• Amélioration de la fiabilité et des performances des traitements.
• Mise en place des contrôles qualité et des règles de validation.
• Automatisation des flux de données (collecte, transformation, contrôle).
• Développement des visualisations et indicateurs de suivi (Interface).
• Tests, recette et mise en production de la solution.
Documentation de la solution et formation des utilisateurs.

Résultats :

Fiabilisation des analyses financières grâce aux contrôles automatisés.
Réduction des temps de traitement via l’optimisation des pipelines.
Gain de temps métier grâce à l’automatisation et à la simplicité des visualisations.

Env Tech :
Python (Pandas, NumPy, SciPy, Seaborn, Matplotlib), BigQuery, R, Git, Excel avancé, VBA
Python RStudio Power BI BigQuery Git
Crédit Agricole CIB
Data & Model Risk Analyst Finance
BANQUE & ASSURANCES
septembre 2023 - octobre 2025 (2 ans et 1 mois)
Paris, France
Contexte :
Crédit Agricole, leader européen des services bancaires et financiers, a engagé une démarche de simplification et de
fiabilisation de ses processus de validation des modèles de risque.
Au sein de la Direction des Risques, j’ai mis en place une solution analytique permettant d’automatiser la validation
des modèles de détection des abus de marché.

Collaboration avec :
L’équipes Model risque management, l’équipe technique (Data Eng, Designer).

Contributions clés :
Mise en place d’une solution analytique dédiée à la validation et au suivi des modèles de risque financier.
Compréhension du besoin métier et prise en main de l’existant : analyse des processus de validation, sources de
données et reportings existants.
Analyse et évaluation des modèles de risque :
• Analyse méthodologique des modèles et des hypothèses utilisées.
• Réalisation de backtesting et tests de robustesse des modèles.
• Automatisation des stress tests et calculs de sensibilités.
• Revue et contrôle qualité des données d’entrée.
Définition et suivi des indicateurs de performance (Alertes générées, Taux de faux, Scores de performance, etc).
Collecte, préparation, transformation et modélisation des données financières.
Développement de dashboards Power BI pour le suivi des indicateurs et l’aide à la décision métier.
Réalisation des phases de recette, validation et mise en production de la solution.
Documentation de la solution et formation des utilisateurs.

Résultats :
Processus de validation simplifié et fiabilisé.
Réduction de 50 % du temps de validation grâce à l’automatisation.
Envs tech :

Power BI, BigQuery, SQL, DAX, Python, Excel avancé.
Python SQL Power BI Big Query DAX
AttijariWafa Bank CIB
Data Analyst Finance | Contrôle de Gestion
BANQUE & ASSURANCES
février 2022 - juin 2023 (1 an et 4 mois)
Casablanca, Maroc
Contrôle de gestion & Pilotage de la performance

Collecte, fiabilisation et structuration des données de charges (logistiques, masse salariale, amortissements)
Modélisation des coûts selon la méthode ABC et automatisation du modèle sous Valoptia.ABC
Définition et suivi des KPIs (coût/m², coût/collaborateur, répartition des charges)
Développement de dashboards interactifs sous Power BI pour le suivi des coûts et l’aide à la décision.
Env tech : Power BI, Excel, Valoptia.ABC, Python.
Python Power BI Valoptia Méthode ABC excel

Agatha Frydrych

Backend Java Software Engineer

4.7

(3)

Baptiste Duhen

Fullstack developer

4.6

(4)

Amed Hamou

Senior Lead Developer

(2)

Audrey Champion

Web developer

4.3

(3)

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Master Data Analytics & Financial Engineering
Université Paris 1 Panthéon Sorbonne
Ingénieur en Modélisation et Informatique Scientifique
Ecole Mohammadia d'Ingénieurs.
Ingénieur en Modélisation et Informatique Scientifique

Power BI
Coursera
2020
Machine Learning Foundations: A Case Study Approach
University of Washington
2020

Consultant BI

Data Analyst

Hamid B.

Data Analytics | Quant Finance | Power BI | SQL

À propos de Hamid

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