Expérience professionnelle
12/2021 à Consultante décisionelle – Bougie consulting
09/2022
Synthèse : Maintenance corrective et évolutive du système d’information des applications de business intelligence.
Activités :
- Etude et compréhension du besoin.
- Estimation des charges de développement.
- Identification des sources de données pertinentes.
- Mise en place de l’environnement technique.
- Configuration des connexions aux sources de données.
- Développement de scripts avec python.
- Développement de jobs Talend pour l’extraction des données.
- Développement des flux d’intégration (jointures et mapping, transformation).
- Développement de requêtes SQL.
- Développement de routines personalisées avec JAVA.
- Alimentation et chargement des données dans le datawarehouse.
- Développement de jobs pour l’alimentation des Datamarts.
- Identification et correction des anomalies.
- Identification des indicateurs de performance.
- Mise en place des solutions de reporting et la création de tableaux de bord.
- Calcul des différents indicateurs de performance avec DAX.
- Optimisation de la performance des jobs Talend.
- Rédaction de la documentation technique.
- Support utilisateur de niveau 3.
- Application des principes de la méthodologie Agile.
04/2021 à Data Scientist – Groupe Michelin
09/2021
Synthèse : Conception et développement d’un modèle Endurance pour prédire le kilométrage des pneumatiques avant leur endommagement à partir d’un ensemble de données en entrée. Ces données sont liées à la conception, à la fabrication et aux paramètres d’usage dont les tests pneumatiques dépendent.
Activités :
Identifier les besoins et la problématique métier et les traduire en un projet d'analyse des données.
Participer à la définition d’une modélisation statistique qui permets de répondre à la problématique métier.
Collaboration avec les experts métier pour d'identifier les sources et de comprendre les données.
Mise en place d’un mécanisme d’extraction des données semi-structurées à partir d’une base de données Nosql gérée par le système MongoDB en utilisant les bibliothèques python.
Transformation des données semi-structurées et la conversion des documents Json dans un format de données structurées
Création d’un processus d’intégration des données en provenance des différentes sources hétérogènes.
Réalisation d’un pré traitement, transformation et le nettoyage de l’ensemble des données.
Élaboration des modèles de prédictions de la performance Endurance sur la base des approches de machine/Deep learning( Linear Regression, Décision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, Neural Network, Ridge/Kernel Regression)
Vulgarisation et présentation des résultats pour l'ensemble de l'équipe Motosport.
Rédaction de la documentation technique.
Développement de rapports avec power BI Desktop.
Construire et affiner le modèle de données, notamment en ajoutant des colonnes calculées et des mesures.
Construction des formules avec les fonctions Dax.
La transformation et la préparation des données avec Power Query.
La mise à jour incrémentale des données.
Création d’un calendrier automatiquement en utilisant Power Query M language.
Mise en place d’un dashboard.
Partage des rapports et visualisations dans Power BI service.
Power apps.
Power automate.
Environnement technique : Spyder, jupyter notebook, Statsmodels, Pandas, Scikit Learn, Numpy, TensorFlow, Keras, Mongodb, Power BI.
04/2019 Chargée de projet R&D – Braincube
08/2019
Synthèse : Evaluation des méthodes autorégressives pour la prédiction temporelle (séries temporelles)
Activités :
Définition du problème métier à résoudre
Identifier les outils d’analyse à utiliser pour collecter les données.
Mise en place de l’environnement technique.
Collecte des données historiques à analyser.
Mise en place d’un mécanisme d’Intégration des données de différentes sources.
Analyse exploratoire préliminaire (tendance, saisonnalité...)
Etude et compréhension des données.
Réalisation de l’état de l’art de la modélisation des données temporelles.
Elaboration des modèles prédictifs en utilisant l’apprentissage automatique.
Testing et validation des modèles prédictifs construits.
Interprétation et vulgarisation des résultats à l’équipe métier.
Restitution des résultats via la création des visualisations de données avec Power BI Desktop.
Développement de rapports interactifs.
Modélisation des données.
Construction des formules avec les fonctions Dax.
Le chargement et la transformation des sources de données avec Power Query.
Partage de rapports dans Power BI Service.
Mise en place d’un Dashboard.
La mise à jour incrémentale des données.
Power Apps.
Power Automate.
Environnement technique : Python (Statsmodels, Pandas, Scikit Learn, Numpy, Scipy, Matplotlib), RStudio, Power BI Gitlab.
03/2019 Research intern – Université de Mouloud Mammeri
07/2019
Synthèse : Détection de lésions de mélanomes dans les images dermatoscopiques
Activités :
Définition de la problématique a résoudre et la traduire en un projet d’analyse de données.
Identification et choix des outils d’analyse.
Mise en place de l’environnement technique.
Collecte des images dermatoscopiques à partir des sources via le web scraping
Développement de l’IHM de l’application machine learning.
Analyse exploratoire préliminaire et visualisation des données.
Utilisation des techniques de prétraitement d’images (segmentation, bruit…).
Feature engineering (extraction des caractéristiques)
Testing et validation du modèle construit.
Visualisation et interprétation des résultats
Vulgarisation des résultats.
Environment technique: Matlab, python.
02/2017 Développeur full stack – Essor informatique
06/2017
Synthèse : Conception et développement d’un portail web pour l’école afin de faire une gestion électronique des candidats, gestion des formations, les affectations aux groupes, suivi des cours en ligne et une messagerie interne
Activités :
Etude et analyse des besoins.
Rédaction de la spécification technique et la description des fonctionnalités détaillées.
Conception de l’architecture du site web
Choix de l’environnement de développement et langages de programmation
Mise en place de l'environnement technique.
Implémentation de la solution conçue et mise en place de la base de données de l’application
Vérification et validation
Organisation de tests afin de vérifier le bon fonctionnement des fonctionnalités.
L’apport d'une aide technique en fournissant au client une documentation technique et fonctionnelle
Le suivi et la correction des anomalies.
Environnement technique : UML, PHP, PHPUnit, Test Driven Development, JQuery, HTML, CSS, SQL, JavaScript, MySQL, Json, Ajax.
2019 - 2021 Master système d’information et aide à la décision, ISIMA, France.
Intelligence artificielle, Machine Learning, Deep Learning.
Data Mining, Statistiques et Analyse de données, Big Data.
Entrepôts de données : Conception, Cubes OLAP, SQL décisionnel, ETL.
2017 - 2019 Master systèmes informatique, Mouloud Mammeri, Algérie.
BDD avancées, développement web, services web Soap/ Rest.
4 mois Projet d’études Master 2 : Etude de cas décisionnelle d'une entreprise de ventes d'articles sportifs
Synthèse : Réalisation d’une étude de cas décisionnelle sur la base de données commerciale Adventureworks de Microsoft pour offrir un outil de consultation et de restitution forgeant une image fidèle et à jour de l’activité des ventes
Activités :
Définition des objectifs et le périmètre du projet.
Identification de plusieurs sources de données hétérogènes
Définition des indicateurs de performance
Définition du modèle de données.
Choix des outils et technologies.
Mise en place de l’environnement technique.
Collecte des données via un processus ETL (connexion aux sources, uniformisation, jointures et mapping, transformation).
Chargement et alimentation de l’entrepôt de données
Reporting et création du tableau de bord avec power BI.
Exploration des données et analyse prédictive sur les ventes.
Environnement technique : SQL, MYSQL, Excel,Talend Open Studio, Power BI, Python.
4 mois Projet d’études Master 2 : Mise en place d'un système d'aide à la décision de la société Orien
Synthèse : Mise en place d’un système décisionnel via la création d’un entrepôt de données qui réponds au besoins de requêtes et d’analyse avancée afin d’améliorer la performance de la société Orien.
Activités :
Etude et analyse du besoin.
Identification des sources de données hétérogènes.
Mise en place de l’environnement technique.
Etablir la connexion à la base de données existante.
Identification du problème au niveau du schéma de données existant (plusieurs jointures)
Implémentation du nouveau schéma de données destinataire.
Collecte des données à partir des sources hétérogènes via un procssus ETL
Chargement et alimentation de l’entrepôt de données via les jobs.
Fournir un outil d’aide à la décision via la base de données finale avec une performance plus élevé (jointures réduites).
Mise en place des solutions de reporting et création des rapports avec power BI.
Mise en place d’un Dashboard pour le département commercial.
Environnement technique : SQL, MYSQL, Access, Excel, Talend Open Studio, Power BI.
4 mois Projet d’études Master 2 : Réalisation d'une étude comparative entre les langages PHP et J2E dans le cadre du développement d'applications web
Synthèse : Conception et développement d'une bibliothèque en ligne pour la gestion et la consultation des livres.
Activités :
Etude et analyse des besoins
Mise en place de l’environnement technique.
Conception de la base de données.
Développement de la partie Front.
Développement de la partie back-end avec php.
Mise en place d’une architecture MVC manuellement pour le sit...