Data Analyst

Rejoint en tant que Data Analyst junior à la Direction Générale d'une banque, en charge du suivi des indicateurs clés et de l'aide à la prise de décision via l'analytique de données.

• A conçu et développé des tableaux de bord interactifs sous Power BI pour le suivi des indicateurs clés (KPI) et l'aide à la décision.
• A effectué la collecte, le nettoyage et l'analyse des données à partir de Microsoft Excel et des bases de données internes.
• A automatisé les tâches répétitives liées au traitement et à la mise à jour des données, réduisant ainsi les manipulations manuelles.
• A développé un outil automatisé (bot) permettant le remplissage automatique des données dans les rapports, améliorant la productivité et la fiabilité.
• A effectué la vérification et le contrôle de qualité des données pour garantir leur exactitude et leur cohérence.
• A collaboré avec les équipes métiers pour comprendre les besoins en reporting et fournir des analyses pertinentes.

Conception et implémentation d'un système d'Intelligence Artificielle Générative pour l'automatisation intelligente des réponses aux demandes administratives, supportant les langues arabe et française.

• A conçu et implémenté un système Retrieval-Augmented Generation (RAG) pour l'automatisation des réponses aux demandes administratives en arabe et en français.
• A intégré et optimisé des modèles LLM multilingues (Noon-7B, Gemini) avec quantization 4-bit (QLoRA) pour exécution efficace sur GPU.
• A mis en place le pipeline RAG complet avec LangChain, FAISS, Elasticsearch, embeddings multilingues, chunking avancé et recherche sémantique.
• A exécuté et optimisé l'infrastructure sur Google Colab avec GPU Tesla T4 pour assurer les performances.

Conception et développement d'un système de classification automatique des emails pour détecter les messages frauduleux au sein d'une entreprise manufacturière.

• A conçu un système de classification des emails (spam/phishing) à l'aide de modèles Random Forest et SVM.
• A effectué l'évaluation comparative des performances des deux modèles, identifiant SVM comme le plus performant.
• A nettoyé les données textuelles et effectué la vectorisation TF-IDF sur un corpus d'emails professionnels.

Développement d'une application web interne pour la gestion des ressources et des rapports, en assurant la sécurité des accès et la qualité de l'interface utilisateur.

• A créé une application web interne en Laravel pour la gestion des ressources et des rapports.
• A conçu la base de données relationnelle et sécurisé les accès utilisateurs.
• A intégré des interfaces modernes et réactives en utilisant Blade et Bootstrap.