Faical Harrach

-Lutte contre le blanchiment (LCB-FT) : · Développement d'un système de détection des clients à risque d'implication dans des activités de blanchiment et financement du terrorisme (LCB-FT), dans le cadre de la conformité réglementaire, sur 2 millions de profils clients ·3 enquêtes officielles déclenchées dès la mise en production· Réduction de 95% du temps de traitement des dossiers de conformité.· Dashboard déployé sur Google Cloud Run (Docker, IAP, GitLab CI/CD).-Credit Risk Analytics: · Analyses vintage et cohorte sur les premiers impayés.· Dashboards de suivi de conversion et distribution de scores.-Recouvrement: · Développement d'un dashboard de suivi des KPIs de recouvrement et analyse des performances des collaborateur-Salesforce & CRM analytique :· Construction du datamart Salesforce CRM2.· Développement de pipelines d'alimentation de Salesforce Marketing Cloud via API Salesforce.-IA générative & conformité: · Prototype d'assistant IA pour le recouvrement de créances. · Formation IA générative animée pour le service Conformité.Stack : Python · R/Shiny · SQL · BigQuery · Dataform · GCP · Cloud Run · Airflow · Docker · GitLab CI/CD · SAS · Salesforce

Datalab Services Financiers, CarrefourAu sein de l’équipe Datalab, je participe à plusieurs projets stratégiques autour de l’analyse prédictive, de la détection de fraude et du développement de solutions basées sur l’IA -Modélisation prédictive : développement et déploiement de modèles (XGBoost, régression logistique......) pour le scoring crédit, la segmentation client et la prédiction du churn. Détection d’anomalies : conception d’un système avancé combinant Isolation Forest et modélisation par graphes pour identifier les transactions suspectes et les schémas relationnels atypiques (clients–marchands, marchands–marchands), dans le cadre des dispositifs LCB-FT. -Mise en production et création d’un dashboard interactif facilitant la visualisation et le traitement des alertes. -Exploration de solutions IA pour la génération automatique de requêtes SQL à partir de texte (text-to-SQL). Stack technique : Python, Google Cloud Platform (GCP), Vertex AI, R Shiny, Airflow.