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Océane MabialahOM

Océane Mabialah

Data & AI Governance Specialist | EU AI ACT | GPDR

€600/day
Genève, CH
3-7 years

Average response time: 1 hour

About Océane

⛽️ Les données sont considérées comme l'or noir du 21e siècle, j'accompagne les entreprises à tirer parti de cette matière première.

À la croisée des mondes entre data management et data engineering : mon rôle est de transformer des besoins métiers complexes en solutions data robustes et à fort impact opérationnel.

Ma méthodologie : chaque mission commence par un audit de votre patrimoine data — qualité, gouvernance, usages — afin d’identifier rapidement vos leviers d’amélioration. À partir de ce diagnostic, je conçois et déploie des pipelines fiables, j’accompagne vos équipes dans la gouvernance et j’aide à valoriser vos données pour répondre à vos enjeux métier (pilotage, conformité, performance, innovation produit).


➡️ Mon approche est simple : la stack technique n’est qu’un moyen. Ce qui compte, c’est de résoudre vos problématiques métier et de faire de vos données un véritable levier de performance et d’innovation.

Vous cherchez à résoudre une réelle problématique métier, gagner en performance et pas seulement mettre en place milles outils ? Ne cherchez plus.

---

🔑 Mots-clés & stack :
Python • PySpark • SQL • Power BI • Azure • GCP (Cloud Run, Firestore) • Databricks • Collibra • Data lineage • ETL/ELT • Data Quality • Data Governance • UML • API • FastAPI
  • French

    Native or bilingual

  • English

    Fluent

Remote only
Primarily works remotely

Experience

  • AXA FRANCE
    DATA MANAGER TECHNIQUE & DATA STRATEGIST
    BANKING AND INSURANCE
    September 2024 - Today (1 year and 9 months)
    Paris, France
    • Supervision et accompagnement des équipes métier à la mise en place de la stratégie Data & IA Gouvernance Axa France.
    • Développement d'un outil de monitoring en Python et PySpark pour suivre la qualité et la fiabilité des données présentes sur le Datalake Azure depuis PowerBI.
    • MLOps, recueil du besoin et création de POC GenAI et algorithmes ML (Régressions, Classification, KNN) répondant à diverses problématiques métier.
    • Formation et accompagnement des Data Stewards (IARD) sur les bonnes pratiques de gouvernance et de documentation des données critiques dans Collibra.
    • Acculturation data à l'échelle d'AXA France via la création de contenus vulgarisés sous la forme de vidéos et publications sur Teams.
    • Recensement, cartographie; gouvernance et pilotage des Datalabs Databricks (périmètre IARD) : gestion des usages, conformité, identification et nommage des responsables
    • Documentation des jeux de données critiques dans Collibra, nécessitant le recueil d'information auprès de +20 parties prenantes.
    Python PySpark Project Management (PMO) Gouvernance des données Machine learning
  • QERYN
    FONDATRICE & DATA SCIENTIST
    March 2025 - Today (1 year and 3 months)
    • Designed and implemented QerynCore (Python + FastAPI), orchestrating AI generation flows across text, image, audio, and video.
    • Developed modular AI routing pipelines and real-time conversational orchestration.
    • Integrated Firestore and Stripe (plans, quotas, usage tracking) and implemented analytics.
    • Deployed a serverless GCP environment with CI/CD (GitHub Actions).
    • Defined product strategy, KPIs, and experimentation loops to drive roadmap prioritization.
    • Researched Mixture of Experts (MoE) architectures for future specialization

    Stack : Python, FastAPI, GCP (Cloud Run, Firestore…), Stripe API, Git, GitHub Actions (CI/CD), Generative AI, API design, Real-time orchestration, Usage tracking, FlutterFlow
  • SOCIÉTÉ GÉNÉRALE
    DATA ANALYTICS ENGINEER
    BANKING AND INSURANCE
    September 2023 - September 2024 (1 year)
    Paris, France
    • Analyse de +10M de transactions avec SQL et PySpark dans le cadre des recettes métier pré et post migratoires vers le Datalake. (Périmètre Transactions et Paiements France, Allemagne, Suisse, Belgique, Espagne, États-Unis, Londres, Hong-Kong etc.).
    • Réalisation d'analyses causales sur les écarts entre les sources et le Datalake, menant à la refonte de pipelines critiques.
    • Modélisation de tables de données et construction de Business Views (tables métiers) dans le Datalake, facilitant l'analyse transversale pour les équipes finance et conformité.
    • Création de dashboards stratégiques avec Power BI pour 5 directions métiers.

    Stack : SQL, PySpark, ETL, Hive Megastore, HDFS, Power BI, data pipelines, gap analysis, causal inference, data reliability
    PySpark Python Microsoft Power BI ETL Gap analysis

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