À propos de Usamah
Data Analyst diplômé d’un Master en Mathématiques Appliquées à l’Ingénierie Financière, avec une expérience professionnelle en environnement data exigeant, j’accompagne les entreprises dans la transformation de leurs données en insights fiables et directement exploitables.
Lors de mes expériences, notamment en tant que Data Analyst chez Groupama GAN, j’ai contribué à des projets data à fort enjeu métier : automatisation et fiabilisation de traitements, optimisation de programmes critiques et mise en place de reportings décisionnels utilisés par des équipes gérant plusieurs centaines de milliers de clients.
Je maîtrise l’ensemble du cycle analytique : préparation et structuration des données, analyse exploratoire, segmentation et modélisation (statistique et machine learning), avec une attention particulière portée à la qualité des données et à la compréhension métier des résultats.
Mes compétences couvrent Python, SQL, SAS, Excel avancé et les outils de visualisation. J’interviens sur des missions de data analysis, reporting, analyse prédictive et aide à la décision, quel que soit le secteur ou le volume de données.
Rigoureux, autonome et orienté résultats, je m’implique comme un partenaire analytique, avec un objectif clair : produire des analyses utiles, fiables et à impact mesurable.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Espagnol
Notions
Ourdou
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 10 km), Antony (jusqu’à 10 km)
Expériences
- Groupama GANData AnalystBANQUE & ASSURANCESoctobre 2024 - octobre 2025 (1 an)92000 Nanterre, FranceJ'ai fiabilisé et automatisé les traitements métiers pour plus de 500 000 clients en développant 10 programmes récurrents (2 hebdomadaires, 8 mensuels) avec SQL et Excel, assurant l'intégrité et la continuité des données. J'ai optimisé et développé plus de 20 programmes critiques en préparation du décommissionnement de 6 tables, tout en créant 2 nouveaux programmes avec reporting et visualisation, en coordination avec les équipes métiers pour aligner les traitements sur les besoins opérationnels. J'ai mené un projet d'analyse prédictive et de profilage clients, utilisant clustering et modèles ML en Python, pour identifier les clients à risque et détecter les agences en dégradation, fournissant des insights exploitables pour prioriser les actions et anticiper les signaux faibles.
- COMEARTHAgent de centre d'appeljuillet 2021 - août 2021 (1 mois)Orsay, FranceSupport technique à 50+ utilisateurs/jour, diagnostic et résolution d'incidents liés à l'application TousAntiCovid, application du RGPD et informer sur les mesures sanitaires.
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Formations
- Master Mathématiques Appliquées à l'Ingénierie FinancièreCYTech Cergy2025Data & Informatique (Majeur de Promotion) Python : Data Science, Machine Learning, Big Data, modélisation financière et analyse prédictive SQL : traitements statistiques, fiabilisation et automatisation de données, reporting RStudio : extraction, manipulation et analyse avancée de données Matlab : résolution de systèmes linéaires complexes Projets tutorés : implémentation de modèles, analyses chiffrées, rapports techniques en LaTeX Pack Office: Excel avancé, Word, PowerPoint Mathématiques Calculs stochastiques, optimisation, probabilités appliquées, équations différentielles (EDO/EDP), séries temporelles, analyse des risques extrêmes (VaR, EVT), modélisation de produits financiers et assurance, intégrales complexes et courbes fractales (Peano, Hilbert), techniques numériques (Matlab, Python) Assurance & Finance Assurance : modélisation actuarielle (prévision coûts et sinistres), assurance vie, crédibilité Finance : gestion de portefeuille, risques financiers, fixed income, Interest Rates (IREIM), Theory of Contingent Claims – produits dérivés, gestion des risques et valeurs extrêmes, calibration et simulation (Dupire, Levenberg-Marquardt, Vasicek, Delta Hedging), FinTech / RegTech / InsurTech, analyse pratique via Bloomberg
- Licence MathématiquesParis-Saclay Université Orsay2022Mathématiques : Analyse Matricielle - Algèbre - Équations Différentielles - Probabilités Calcul Différentiel - Optimisation - Analyse de données - Analyse Hilbertienne Informatique :SAS (Initiation aux outils de traitement statistique et manipulation de données) - Python - RStudio - LaTeX - Introduction à OCaml et manipulations avancées Introduction à C++ et manipulations simples - Pack Office