Data Analyst / Data Engineer

Au sein de l'équipe data d'une filiale de Briqueterie JBEL-ANNOUR, a participé à la modernisation des processus d'audit et d'analyse opérationnelle.

• Conception et implémentation d'un système d'audit analytique automatisé basé sur l'analyse de données, remplaçant les méthodes d'audit traditionnelles.
• Préparation, transformation et analyse de données opérationnelles utilisant Python (Pandas, NumPy).
• Détection d'anomalies et réalisation d'analyses d'écarts critiques sur les données opérationnelles.
• Conception et développement de tableaux de bord interactifs Power BI pour le suivi des KPIs dans les domaines Ventes, Achats, Finance et Ressources Humaines.
• Analyses de données RH incluant suivi des présences, gestion des congés, analyse des structures salariales et identification des incohérences.
• Extraction, nettoyage et optimisation des données depuis les bases SQL Server connectées au système ERP Sage X3.
• Analyse des incohérences de données ERP et recommandations pour améliorer les processus Sage X3 et la qualité des données.
• Préparation de rapports analytiques et présentation des résultats aux parties prenantes métier.
• Collaboration avec les équipes Finance, RH, Achats et IT pour conduire des analyses métier approfondies.
• Contribution au développement d'un portail de procurement numérique et à l'automatisation de workflows utilisant n8n.
• Développement de requêtes SQL et de pipelines de données automatisés pour améliorer les processus d'approvisionnement.

Stage en tant que data scientist au sein d'une agence multiservices pour développer une solution prédictive de consommation énergétique.

• Conception et développement d'un modèle machine learning pour la prévision de la consommation énergétique.
• Collecte, nettoyage et préparation des données opérationnelles pour l'analyse.
• Ingénierie des variables pour améliorer la performance du modèle prédictif.
• Évaluation et comparaison de plusieurs algorithmes de machine learning, notamment Linear Regression et Random Forest.
• Déploiement du modèle et automatisation des processus de prédiction.