CV/Mission de Consultant sas bo freelance

Exemple de missions de Mourad,
Consultant sas bo habitant ?

• Rôle : Expert/Architecte de solution d’aide à la décision

  POC pour de grandes entreprises pour des solutions d’aide à la décision incluant des architectures Big Data
  Jan 2016 - aujourd'hui

  Contribution :
  - Définition de la solution d’aide à la décision embarquant des fonctions de datamining et/ou d’IA, et
  utilisation éventuellement d’une architecture Big Data.
  - Réalisation de POC pour les clients, afin de valider les besoins du client et l’architecture de la solution
  (cf. La SACEM, AIRBUS, AGIRC-ARRCO)

  Environnement technique : - Base de données : DB2 - Système analytique : Modeler SPSS, R, Python, Hadoop/Spark, TensorFlow/Keras - Système restitution : Cognos Analytics

• Rôle : Expert/Architecte de solution d’aide à la décision

  POC pour la Française des jeux, détection du blanchiment de fonds par le jeu.
  Jan 2015 - Jan 2016

  Contribution :
  - Définition des méthodes pour résoudre les problématiques suivantes : détection du blanchiment des
  fonds par le jeu et du jeu excessif.
  - Mettre en évidence la valeur ajoutée par la solution : détection effective du blanchiment et résolution
  des problèmes de faux positifs (fausse détection).
  - Participation à la définition de la solution, à la définition de l’architecture et du scénario d’intégration
  de la solution.
  - Mise en œuvre de la solution : direction de projet sur les aspects scientifiques.
  - Définition du plan projet et suivi de l’implémentation.
  - Solution devenue aujourd’hui une solution SAAS.

  Environnement : - Base de données : DB2, BigSQL, Hive. - Système analytique : Modeler SPSS, R, Hadoop/Spark ML - Système métier : CFM (Counter Fraude Manager) solution IBM de lutte contre la Fraude.

• Rôle : Expert/Architecte de solution d’aide à la décision sur les problématiques de détection de la fraude au remboursement des factures des opticiens et des dentistes

  Projet SOLON pour ProBTP, détection de la Fraude dans les factures des praticiens de la santé
  Jan 2014 - Jan 2014

  Contribution :
  - Développement d’une méthode pour l’analyse et la détection des fraudes sur les factures de
  remboursement des opticiens et des dentistes.
  - Développement d’un moteur de détection basé sur des règles métier, la détection d’anomalies et sur
  des algorithmes de datamining (Machine Learning).
  - Définition de la solution et de l’architecture d’intégration.
  - Développement de la solution : gestion de projet, et coaching de l’équipe sur les aspects de détection
  par les méthodes de « Machine Learning ».
  - Participation aux tests de recettage.
  - Cette solution est devenue une offre SAAS.

  Environnement : - Base de données : DB2 - Système analytique : Modeler SPSS, Python, Scikit-Learn, Hadoop/Spark - Système métier : CFM (Counter Fraude Manager) solution IBM de lutte contre la Fraude

• Rôle : Architecte de la solution et Expert en IA et Data Mining dans le domaine de la fraude dans les transactions financières, plus de 15 types de fraudes analysées

  POC Crédit Agricole, détection de 15 types de fraudes dans le domaine bancaire
  Jan 2013 - Jan 2014

  Contribution :
  - Définition de la méthode prédictive pour détecter les 15 types de Fraudes, allant de la détection des
  fraudes sur les moyens de paiement à la fraude documentaire, et, couvrant les classes de fraudes
  suivantes :
  • Détection des fraudeurs à l’entrée en relation,
  • Détection des fraudeurs en cours de relation,
  • Détection des fraudeurs aux Moyens de Paiement (hors CB),
  • Détection des fraudes affectant ou utilisant des comptes sensibles,
  • Détection de fraude par utilisation de liste de personnes impliquées dans des dossiers de
  fraude,
  • Détection des fraudes internes.
  - Définition de méthodes spécifiques pour chaque type de Fraude en utilisation les méthodes de
  « Machine Learning », réseaux de neurones, etc.
  - Mise en place de la solution : recruter l’équipe, formation et mise en place de l’équipe projet IBM et
  de l’équipe projet client.
  - Organisation des chantiers, gestion de l’équipe.
  - Gestion de la communication avec le client.

  Environnement : - Base de données : DB2 - Système analytique : Modeler SPSS, R, Python - Système métier : CFM (Counter Fraude Manager) solution IBM de lutte contre la Fraude

• Rôle : Expert de solution d’aide à la décision analyse des sinistres, détection des demandes de remboursement de sinistres automobiles donnant lieu à une suspicion de fraude.

  POC Swiss Life, détection de la fraude sur les sinistres automobiles
  Jan 2013 - Jan 2013

  Contribution :
  - Analyse de la problématique métier.
  - Modélisation des Fraudes à la déclaration des sinistres : création des indicateurs de détection, analyse
  des anomalies sur les données.
  - Définition d’un modèle de détection robuste aux erreurs de saisie et aux faux positifs.
  - Restitution des résultats au client.

  Environnement : - Base de données : MYSQL - Système analytique : Modeler SPSS, Python, Scikit-Learn - Système métier : CFM (Counter Fraude Manager) solution IBM de lutte contre la Fraude

• Expert/Architecte de solutions d’aide à la décision

  chez IBM
  2013 - 2018

• POC GENERALI (idem POC Swiss Life).
  Jan 2012 - Jan 2013

• Divers POC sur des sujets d’aide à la décision pour des sociétés d’assurance, de l’industrie, de la distribution et de la banque
  Jan 2009 - Jan 2012

  - Exemple d’entreprises : Société générale, BNP Paribas, Total, SNCF, etc.

• Rôle : Directeur de projet

  Société générale, Organisation de la production du Ratio Bâle II et mise en oeuvre de son pilotage
  Jan 2007 - Jan 2010

  Contribution :
  - Gestion du projet et coaching de l’équipe client,
  - Définition des processus et de l’organisation de la production pour le ratio Bâle II,
  - Clarification des règles de gouvernance entre les services,
  - Analyse des besoins en termes de rapports réglementaires local et international,
  - Gestion de l’intervention des consultants IBM et externes (cadre d’un micro programme management)
  Définir les tâches, les projets,
  Identifier les profils des consultants,
  Recrutement des consultants,
  Mise en place et suivi des projets.

• Senior Managing Consultant »

  chez IBM et Price WaterHouse
  2000 - 2009