Dhia Elhak AMMAR

Migration et optimisation des cas d’usage de calcul de risque de SAS vers Altair au sein de la DSI Risque de BPCE. ✓ Migration et adaptation des programmes de calcul de Probabilité de Défaut (PD), de Sévérité (SCI), calibrage et backtesting des modèles sur la plateforme Altair. ✓ Optimisation des performances : détection et réécriture des requêtes coûteuses ou mal codées, mise en place de mécanismes d’optimisation mémoire pour accélérer les temps de traitement. ✓ Recette et tests de non-régression : définition et automatisation de scénarios de tests complets, suivi rigoureux des écarts et ajustements jusqu’à la validation finale des résultats. ✓Transmission des bonnes pratiques : rédaction de comptes rendu de migration, animation de retours d’expérience et formation continue de l’équipe aux fonctionnalités avancées d’Altair. Environnement : SAS Base, SAS Enterprise Guide, Altair SLC, Shell, Linux

Assurer le développement et la maintenance de traitements et applications conformes aux spécifications fonctionnelles décrites par les métiers, au sein de l’équipe MOA Direction des Assurance Collectives: ✓ Recueil des besoins métiers et contribution à la spécification des indicateurs analytiques. ✓ Participation à la conception et la mise en place de datamarts pour la direction souscription et la direction technique santé – prévoyance. ✓ Développement et automatisation des programmes SAS d’extraction et de transformation des données nécessaires à la valorisation des restitutions. ✓ Automatisation des processus via des scripts Shell, notamment pour l’ordonnancement et l’exécution des traitements SAS, ainsi que la gestion des fichiers et des logs. ✓ Optimisation de traitements SAS en cas de saturation des ressources (processeur, espace disque), en améliorant la gestion des fichiers temporaires et des requêtes pour prévenir les risques de blocage. ✓ Analyse des encaissements et détection d’anomalies, en collaboration avec la conformité, en utilisant des algorithmes de rapprochement basés sur la distance de Levenshtein. ✓ Gestion des incidents de production, avec un suivi proactif, un diagnostic approfondi et des actions correctives et évolutives sur les datamarts. ✓ Gestion et coordination des projets en méthode Agile, en collaboration étroite avec les PO pour une planification et un suivi optimisés. Environnement : SAS GRID 9.4, SAS EG, ORACLE, Altair SLC, Qlik, SQL developer, shell, linux.

Intervention au sein de la direction Valorisation des données métiers, avec pour mission l’optimisation des traitements analytiques et le développement d’outils de pilotage permettant le suivi des performances des caisses régionales. o Développement SAS et Talend:  Assurer la création et la maintenance de tableaux de bord permettant de mieux comprendre la relation client dans les différentes caisses de la MSA et de ses partenaires  Création et maintenance des rapports SAS Stored Process Web avec SAS EG et SAS Management Contrôle.  Création des rapports avec SAS Visual Analytics  Développement des scripts SAS Lasr  Maintenance et mise à jour de des InfoMap dans Sas Infomation map studio.  Intervention de maintenance sur les jobs et sous jobs Talend  Déploiement des packages SAS dans les différents environnements de la MSA.  Recenser le besoin des MOA, l’étudier et faire un retour sur la faisabilité́ technique.  Réalisation des tests unitaires et tests de non régression o Conception et alimentation des projets:  Participation aux points de recensement des besoins de partenaires.  Participation à la conception et préparation de Socle de départ : Conception, préparation de fichiers looping, préparation de MVP)  Création et modification de datamarts sur SQL Developper avec des DDL et DML o Agilité :  Participation aux cérémonies scrum (Définition des Usrs Story, Planning Poker, Sprint Planning, Démonstration, Rétrospective)  Animation de démonstrations des produits aux utilisateurs Environnement : SAS BI, SAS VA, SQL Developer, Talend, Unix, Jira,, méthodologie Scrum,

Participation au projet « La Météo du Droit », un outil d’aide à la décision pour estimer les issues probables des dossiers juridiques. Travail centré sur l’analyse des jurisprudences via des modèles de NLP et de classification. • Traitement automatique du langage naturel (NLP) • Mise en place des modèles de classification et de prédiction (Machine Learning) • Classification des jurisprudences par domaine du droit • Rassemblement des jurisprudences de même affaire (clustering) • Calcul de similarité • Programmation Python Environnement technique : Python, MongoDB

Intervention sur l’enquête Elfe, première étude nationale sur le suivi des enfants de la naissance à l’âge adulte, visant à analyser l’impact des conditions périnatales et de l’environnement sur leur développement - Réalisation d'analyses et de modélisations statistiques avancées avec SAS, notamment la régression logistique et les modèles mixtes. - Conduite d'une étude sur l'attrition au sein de la cohorte Elfe, visant à classifier les profils sociodémographiques des participants en fonction du taux de participation et à identifier les profils à risque d'attrition. Cette démarche a été essentielle pour orienter les équipes de communication dans le ciblage stratégique de leurs messages. - Contribution significative à la rédaction d'un article scientifique découlant de l'étude sur l'attrition, soulignant ainsi l'impact de la recherche menée. - Calcul de la pondération et analyse de la variance de l’enquête Elfe (R&D) - Calcul d’indicateurs et développement de tableaux de bord avec Power BI et des procédures stockées SAS. - Développement et optimisation des programmes en langage SAS / SAS-Macro - Programmation statistique avec SAS Guide.

Traitement des données liées aux projets d'études de marché en ligne Nettoyage, recode et vérification de bases de données Traitement statistique avancé avec Daisie et SPSS Réalisation d’analyses multi-variées (ACP, AFC, Typologies, Segmentations, Modélisations...). Programmation statistique avec Python Logiciels utilisés : Daisie, Excel, SPSS, Python

Intervention chez IPSOS pour la réalisation d’études ad-hoc et baromètres dans divers secteurs (bancaire, pharmaceutique, automobile…). Extraction et préparation des données avec SQL Traitement de données issues d’enquêtes sous IBM Dimension et SAS. Restitution des résultats principalement en tris à plat, tris croisés sous Excel/VBA Reprise de l’historique et redressement des études ad-hoc et baromètres. Analyses statistiques avancées (Corrélation, ACP, AFC, Régression). Test de significativité, recodage, concaténation et fusion des fichiers, codification Utilisation quotidienne de : SAS, SQL, Excel, IBM Dimension

 Coordinateur de projet et Analyste de données avec I Watch Tunisia:  Sondage d’opinion sur la participation de la femme rurale dans le processus de prise décision Sondage d’opinion sur la Démocratie Participative. Sondage d’opinion sur la Participation de jeunes à la vie sociale Sondage d’opinion sur la corruption dans les concours de la fonction publique Gestion de projet : gestion de budget, recrutement et formation de l’équipe Supervision et formation des chargés de terrain Préparation du plan d’échantillonnage Élaboration des questionnaires Traitement, analyse et rédaction du rapport Présentation des résultats lors d’une conférence Logiciels utilisés : SAS, SPSS, Ethnos  Chargé de traitement avec Le Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD) : Traitement des données d’un sondage d’opinion sur les priorités des Tunisiens. Projet : La Tunisie que nous voulons  Chargé de suivi évaluation avec l’Union Tunisienne de Solidarité Sociale : Mise en place d’un dispositif de suivi/évaluation. Définition des indicateurs pertinents de suivi des projets. Compétences acquises : Gestion de projets, gestion d’équipe  Formateur en logiciels statistiques avec le bureau de formation MCM: SAS et R.  Enquête sur l’installation des processus démocratiques et son impact sur la vie sociale des citoyens en collaboration avec de chercheurs de Yale University et de Portland State University.

Projet de fin d’étude au sein de Tunisie Telecom. Mise en place d'une application d'aide à la décision pour la gestion des erreurs de facturation : Mise en place des indicateurs de performances (KPIs) Extraction de données avec SQL / MySQL Conception Merise Développement des tableaux de bord avec JAVA SP Data visualisation avec JSP Packages Faciliter le reporting et le pilotage au sein de DRAF Assurer un traitement statistique automatisé Analyse et classification des erreurs de facturation. Langages et logiciels utilisés : JSP, SQL, Excel.

Réalisation des Etude et des analyses techniques Établissement des tableaux de bord des portefeuilles. Logiciels utilisés : Excel, VBA, SAS SQL