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OGC Nice — Ligue 1

MohamedDhmine

Data Scientist à l’intersection du sport et du business. J’analyse le jeu avec la donnée et j’optimise les revenus avec l’intelligence artificielle.Data Scientist at the crossroads of sport and business. I analyse the game through data and optimise revenue with artificial intelligence.

Me contacterGet in touch →Mon expertiseMy expertise
Mohamed Dhmine
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Sport Analytics
Clustering tactique, xG modeling, tracking data Second Spectrum & Opta pour le staff technique et le coachingTactical clustering, xG modeling, Second Spectrum tracking data & Opta for coaching staff
Tactical clustering, xG modeling, Second Spectrum tracking data & Opta for coaching staff
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Revenue Intelligence
Modèle prédictif d’affluence, dashboards BI automatisés, cadrage stratégique pricing pour la DirectionAttendance predictive model, automated BI dashboards, strategic pricing assessment for senior management
Attendance predictive model, automated BI dashboards, strategic pricing assessment for senior management
01 — Profil01 — Profile

Profil hybride Sport + BusinessHybrid profile Sport + Business

Analyse tactique avancée via tracking Second Spectrum et event data Opta — xG, séquences offensives, clustering de patterns. En parallèle, structuration de la BI stade : dashboards automatisés, modèle prédictif d’affluence, et cadrage de projets de pricing.Advanced tactical analysis using Second Spectrum tracking data and Opta event data — xG, offensive sequences, pattern clustering. In parallel, structuring stadium BI: automated dashboards, attendance predictive model, and pricing feasibility studies.

Habitué aux livrables staff-ready pour le coaching et exec-ready pour la direction commerciale. Du terrain à la tribune, je transforme la donnée brute en décisions actionnables.Experienced in delivering staff-ready outputs for coaching and exec-ready reports for senior management. From the pitch to the stands, I turn raw data into actionable decisions.

Ce qui me différencieWhat sets me apart
Dans un secteur où les profils sont soit 100% sport analytics, soit 100% business, je combine les deux au sein du même club — pour le staff technique comme pour la direction commerciale.In a field where profiles are either 100% sport analytics or 100% business, I combine both within the same club — serving the coaching staff as well as senior management.
02 — Parcours02 — Experience

Expériences professionnellesProfessional experience

Du stage en banque au Data Scientist en Ligue 1.From a banking internship to Data Scientist in Ligue 1.

2023 — Présent
OGC Nice — Ligue 1

Data ScientistData Scientist

Business Intelligence & Modélisation prédictiveBusiness Intelligence & Predictive Modeling
  • Conception et déploiement from scratch d’un dashboard Power BI de KPIs matchday, entièrement automatisé, à destination du Revenue Stade et de la Direction généraleEnd-to-end design and deployment of a fully automated Power BI matchday KPIs dashboard for the Revenue and General Management departments
  • Développement d’un modèle prédictif d’affluence à J-20, avec mise à jour automatique à J-10, exploité par 4 pôles : Revenue Stade, Sécurité, Fan Experience et DirectionDevelopment of an attendance predictive model at D-20, with automatic update at D-10, used by 4 departments: Revenue, Security, Fan Experience and Management
  • Adaptation et recalibration du modèle suite au changement de capacité du stadeModel adaptation and recalibration following stadium capacity change
  • Conduite d’une analyse comparative des fournisseurs de données pour orienter les choix stratégiques de sourcingComparative analysis of data providers to guide strategic sourcing decisions
  • Cadrage et étude de faisabilité d’un projet de dynamic pricing (analyse du besoin, collecte de données, benchmark marché)Scoping and feasibility study for a dynamic pricing project (needs analysis, data collection, market benchmark)
Sport AnalyticsSport Analytics
  • Conception d’un pipeline de clustering non supervisé (K-Means) sur les séquences offensives à partir du tracking data Second Spectrum et de l’event data OptaDesign of an unsupervised clustering pipeline (K-Means) on offensive sequences using Second Spectrum tracking data and Opta event data
  • Identification de 3 patterns tactiques récurrents avec signatures spatiales et profils xG distinctsIdentification of 3 recurring tactical patterns with distinct spatial signatures and xG profiles
  • Production de decks tactiques synthétiques pour le staff technique et le coachingProduction of tactical briefing decks for the coaching and technical staff
PythonSQLPower BISecond SpectrumOptaK-MeansModélisation prédictive
Oct. 2021 — Sep. 2023
360&1-ORG

Data Analyst — AlternanceData Analyst — Apprenticeship

  • Développement d’un système de recommandation intelligent pour le secteur hôtelier (NLP, Sentence Transformers)Development of an intelligent recommendation system for the hospitality sector (NLP, Sentence Transformers)
  • Construction et mise en production de modèles de prédiction de revenus mensuels (MLflow, PySpark)Building and deploying monthly revenue prediction models (MLflow, PySpark)
  • Collecte et analyse de données clients pour le calcul d’élasticités-prix, avec recommandations sur le positionnement tarifaireClient data collection and analysis for price elasticity calculation, with pricing recommendations
  • Création et automatisation de dashboards de suivi des KPIs marketing : acquisition, conversion, ROICreation and automation of marketing KPI dashboards: acquisition, conversion, ROI
PythonNLPMLflowPySparkStreamlitSentence Transformers
Mai — Juil. 2018
Banque BAMIS

Stagiaire Analyste DonnéesData Analyst Intern

  • Collecte, nettoyage et prétraitement de données financièresCollection, cleaning and preprocessing of financial data
  • Conception de dashboards interactifs d’indicateurs de performanceDesign of interactive performance indicator dashboards
Data CleaningDashboardsFinance
03 — Compétences03 — Skills

Ma composition techniqueMy technical lineup

Mes compétences disposées en 4-3-3, comme sur un terrain.My skills lined up in a 4-3-3, just like on the pitch.

Attaque — Modélisation avancée
Milieu — Méthodes ML
Défense — Data & Outils
Gardien — Langage principal
⚽
Sport Analytics
xG Modeling
Clustering tactique
Second Spectrum
Opta / StatsBomb
Power BI / Data Studio
Decks coaching
🤖
Machine Learning
Modèles linéaires / KNN
K-Means / Random Forest
Deep Learning
NLP / Transformers
MLflow / Exp. tracking
Modélisation prédictive
💻
Engineering
Python / R
SQL / NoSQL / Spark
PySpark
AWS / GCP
Docker / Git
Linux
📈
Revenue & BI
Dynamic pricing (cadrage)
Dashboards Power BI
Fill rate diagnostics
KPIs automatisés
Google Data Studio
Microsoft Office
04 — Projets04 — Projects

Réalisations clésKey achievements

Les projets qui ont eu le plus d’impact.The projects with the most impact.

01
BI — OGC Nice

Dashboard KPIs Match — Power BIMatchday KPIs Dashboard — Power BI

Conception from scratch d’un dashboard 100% automatisé pour le Revenue Stade et la Direction. Suivi des indicateurs clés par match, tribune et bloc.End-to-end design of a fully automated dashboard for Revenue and Management. Key indicators tracked by match, stand and block.

02
Prédiction — OGC Nice

Modèle prédictif d’affluenceAttendance Predictive Model

Prédiction à J-20 avec mise à jour J-10. Déployé pour Revenue Stade, Sécurité, Fan Experience et Direction. Adapté à la nouvelle capacité.D-20 prediction with D-10 update. Deployed for Revenue, Security, Fan Experience and Management. Adapted to new capacity.

03
Sport — OGC Nice

Clustering OffensifOffensive Clustering

K-Means sur trajectoires Second Spectrum + Opta. 3 patterns tactiques avec signatures spatiales et profils xG distincts. Decks pour le coaching staff.K-Means on Second Spectrum + Opta trajectories. 3 tactical patterns with distinct spatial signatures and xG profiles. Decks for coaching staff.

04b — Études de casCase Studies

Études de cas détailléesDetailed case studies

Comment j’ai résolu des problèmes concrets avec la data.How I solved real problems with data.

Problème → Solution → RésultatProblem → Solution → Result

Prédire l’affluence du stade à J-20Predicting stadium attendance at D-20

Le défi : Le Revenue Stade, la Sécurité et le Fan Experience n’avaient aucune visibilité sur l’affluence attendue avant un match. Chaque pôle planifiait à l’aveugle.Revenue, Security and Fan Experience had no visibility on expected attendance before a match. Each department was planning blind.

L’approche : Collecte et structuration des données historiques de billetterie, météo, calendrier, adversaire. Modélisation prédictive avec mise à jour automatique à J-10 pour affiner.Collection and structuring of historical ticketing, weather, calendar and opponent data. Predictive modeling with automatic D-10 update for refinement.

✅ Modèle en production utilisé par 4 pôles chaque semaine de matchModel in production used by 4 departments every matchweek
Problème → Solution → RésultatProblem → Solution → Result

Identifier les patterns tactiques offensifsIdentifying offensive tactical patterns

Le défi : Le staff technique avait besoin de comprendre les schémas offensifs récurrents de l’équipe pour optimiser les entraînements et la préparation de match.The coaching staff needed to understand the team's recurring offensive patterns to optimise training and match preparation.

L’approche : Pipeline de clustering K-Means sur les séquences offensives à partir du tracking data Second Spectrum et de l’event data Opta. Validation multi-métrique.K-Means clustering pipeline on offensive sequences using Second Spectrum tracking data and Opta event data. Multi-metric validation.

✅ 3 patterns identifiés avec profils xG distincts — livrables intégrés aux briefings3 patterns identified with distinct xG profiles — deliverables integrated into briefings
05 — Services05 — Services

Comment je peux vous aiderHow I can help you

Les domaines dans lesquels j’interviens au quotidien et sur lesquels je peux échanger.The areas I work in daily and am open to discuss.

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Sport Analytics
Analyse tactique, clustering, xG modeling, visualisations pour staff technique. Tracking data et event data.Tactical analysis, clustering, xG modeling, visualisations for coaching staff. Tracking and event data.
ÉchangerDiscuss →
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Revenue Intelligence
Dashboards BI automatisés, modèles prédictifs d’affluence, diagnostics fill rate, cadrage pricing.Automated BI dashboards, attendance predictive models, fill rate diagnostics, pricing feasibility.
ÉchangerDiscuss →
🚀
Data Science sur mesureCustom Data Science
NLP, machine learning, systèmes de recommandation, pipelines de données, déploiement MLOps.NLP, machine learning, recommendation systems, data pipelines, MLOps deployment.
ÉchangerDiscuss →
06 — Formation06 — Education

Centre de formationTraining ground

Applied MSc — Data Science & AI
DSTI School of Engineering — Sophia Antipolis
Grade: A+ / Mention: First Class / Summa Cum Laude🏆 DSTI Ambassador
2021 – 2023
Master — Mathématiques Appliquées & Statistique
Université d’Aix-Marseille
2019 – 2021
Licence — MSID
Université de Lille
1er / 21 — Major de promotion
2018 – 2019
🏆
EngagementInvolvement

Membre du programme Ambassador de DSTI School of Engineering. J’accompagne et je mentore les futurs étudiants et alternants dans leur parcours, en partageant mon expérience terrain et mes recommandations sur la formation Data Science & AI.Member of the DSTI School of Engineering Ambassador programme. I mentor prospective students and apprentices, sharing hands-on experience and guidance on the Data Science & AI curriculum.

Arabe — maternellenativeFrançais — courantfluentAnglais — professionnelprofessional

Prêt à échanger ?Open to connect?

Parlons de vos enjeux data dans le sport ou le business. Je suis toujours ouvert à la discussion et au partage d’expérience.Let's talk about your data challenges in sport or business. I'm always open to discussion and knowledge sharing.

ÉchangeonsGet in touch →
07 — Contact07 — Contact

Travaillons ensembleLet’s work together

Sport analytics, business intelligence, data science appliquée au football. Basé à Nice.Sport analytics, business intelligence, data science applied to football. Based in Nice.

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