MGÀ propos de Magamou
Je suis Chef de projet Data Analyst, passionné par la donnée comme levier de décision et de performance. J’interviens depuis plusieurs années sur des projets data complexes dans des environnements exigeants, notamment dans les secteurs publics, ESN, télécoms, banque/assurance et services.
Mon expertise repose sur trois piliers fondamentaux :
1 - L’analyse métier, le cadrage des besoins et la modélisation des indicateurs clés.
2 - L’exploitation technique de la donnée, avec un fort bagage sur Power BI, SQL et Python (automatisation, nettoyage, transformation, modélisation prédictive).
3 - Le pilotage projet, avec une approche structurée : coordination des équipes, planification, livrables, communication et accompagnement du changement.
Mes expertises techniques
Power BI (expert) : modélisation, DAX avancé, Power Query (M), publication, workspaces, sécurité (RLS), rafraîchissement automatique, performance.
Python (avancé) : pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn, automatisation de fichiers Excel/CSV, API.
SQL (interrogation, jointures complexes, optimisation)
Outils BI/ETL : Talend, Power Automate
Cloud & bases de données : Azure, MySQL
Méthodologies projet : recueil expression de besoins, roadmap, rédaction de spécifications, recette, documentation
Mes réalisations clés (exemples concrets)
Projet Power BI pour un grand group ESN: industrialisation de reportings opérationnels sur le suivi d’incidents, automatisation du pipeline data (Python + Power Query), réduction de 80% du temps de production des rapports.
Accompagnement d’un service support IT : création d’un modèle de prédiction de volumétrie (Python + Prophet) pour anticiper les pics d’activité et ajuster les ressources.
Chef de projet data pour une ESN : mise en place d’une base de données d’offres d’emploi, croisement avec les compétences internes pour générer automatiquement des recommandations de staffing (Power BI + Python).
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Consort Group,Data AnalystAGENCE & SSIInovembre 2021 - mars 2025 (3 ans et 4 mois)Paris, FranceMission 1 : Consort Group pour la direction (11/21 – 08/22)• Pilotage de projets data de bout en bout (cadrage, prérequis, développement, validation, recettage).• Analyse et visualisation de données pour des rapports réguliers à la haute direction (Dashboard et KPI) afin d'améliorer les processus de prise de décision. Environnement : Power BI, DAX, SQL, Talend, Gestion de projetMission 2 : Société Générale (09/22 - 03/23)• Conception et mise en place de modèles prédictifs pour améliorer les prévisions d'appels et tickets du service desk pour le compte de la Société Générale afin d'optimiser les ressources financières du client.• Réalisation d'outils IA pour permettre aux techniciens de répondre aux messages sans faire de faute. (Auto correction).Environnement: Python (Forecasting), Power BI, IA, DAXMission 3 : Axa (04/23 - 12/23)• Définition de l'architecture des données et mise en place de solutions analytiques avec Power BI et Python.).• Création d'un nouvel outil d'affichage des prédictions grâce à l'exécution de scripts python sur power BI (connexion python-power BI) pour un client afin de faciliter l'utilisation de scripts python pour les non-initiés.Environnement : Python, Power BI, Power Automate, SQL, Azure AutoMLMission 4 : Consortia (01/24 - 07/24)• Scraping des offres d'emploi sur certains sites d'emploi avec Beautiful Soup.• Création et nettoyage de base de données (MySQL, Azure data factory).• NLP sur les offres d'emploi afin d'identifier les meilleurs offres.Environnement : Python, NLP, Azure, SQL, GitMission 5 : Banque de France (09/24- 03/25)• Extraction, analyse et visualisation de donnée tickets et appels Eloquant• Analyse de la boite Mail Microsoft Exchange connectée directement à Power BI. Environnement : Power BI, DAX, Excel, Microsoft Exchange, Gestion de projet
- FITECData Scientist et Processus DécisionnelEDUCATION & E-LEARNINGjuillet 2021 - décembre 2021 (5 mois)• Analyse des données de vente de détail pour identifier les tendances, les modèles et les opportunités d'optimisation des performances commerciales. Collecte et prétraitement des données, exploration pour identifier les meilleures ventes et les opportunités de croissance, segmentation de la clientèle, prévisions des ventes. Environnement : Python (pandas, scikit-learn) Power BI SQL• Data Scientist et Processus Décisionnel
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Formations
- Doctorat scientifiqueUniversité de Lorraine,2016Doctorat scientifique
- Master II Génie des Procédés, Physique Chimie pour l'IngénierieSup Galilée, Université Paris 13,Master II Génie des Procédés, Physique Chimie pour l'Ingénierie
Certifications
- Microsoft Power PL-300Microsoft Power BI