Haifa HAJRI

Mission: Dans le cadre d’un processus de transformation digitale d’une application de gestion d’événements, je suis intervenue sur la réalisation. Je suis également intervenu sur la réalisation d’un lab finance afin de tester l’utilisation de Dataiku et de Tableau Software pour l’étude d’un usage sur les retards de paiement fournisseur.. Tâches:  Réalisation d’une fonctionnalité permettant le chapitrage automatique d’une présentation, utilisation des techniques de MultiScale et d’Optical Flow avec Python.  Spécification du workflow pour le lab finance.  Réalisation de la dataprep avec Dataiku pour le lab finance. ❑ Réalisation de deux dashboards avec Tableau pour le lab finance. Environnement technique: AWS EC2, AWS S3, Docker, Python3, OpenCV, github, Mobaxterm,SAP, Dataiku 8.0, Tableau 2020 Méthodologie: Kanban

Mission: Dans le cadre d’amélioration des services des urgences dans les hôpitaux et de fournir un service de qualité aux clients, je suis intervenue à mettre en place des algorithmes de machine learning pour modéliser la variation de flux des patients entrant aux urgences et je suis intervenue également à développer des dashboards afin d’alayser les causes de variation des flux.  Analyse et modélisation des variations de flux entrant aux urgences .  Prédiction du nombre de patients en utilisant des modèles statistiques et de machine learning.  Prétraitement des données et ajustement des modèles.  Le benchmarking des modèles en comparant les erreurs MAE et RMSE.  Clusteringde nombre de patients selon les données de l'établissement.  Prédiction à court terme le flux entrant aux urgences.  Développement d’un d’un dashboard sous Power BI. Environnement technique: Python2.7, SAS, Power Bi, machine learning

Mission1: Dans le cadre d’un projet de gestion et traitement des produits aéronautiques , je suis intervenue sur l’élaboration d’un modèle statistique pour l’évaluation de la crédibilité du client de l’industrie. Tâches:  Participation à la définition des usages et à la rédaction des spécifications fonctionnelles.  Data préparation et analyse des données à l’aide de Dataiku  Élaboration d’un modèle statistique pour l'évaluation de la crédibilité des clients en utilisant l’algorithme régression logistique.  Évaluation des performances du modèle en utilisant la matrice de confusion et la courbe ROC.  Développement de dashboards sous Tableau afin de visualiser les résultats. Environnement technique : Python, MySQL, Dataiku 4.0.5, Tableau Desktop 10.3, JIRA, glm, machine learning Méthodologie : Agile Mission2: Dans le cadre d’un projet d’industrialisation d’un produit, mon rôle était d’analyser, de comprendre et d’identifier les principaux comportements des utilisateurs sur les différentes fonctionnalités des produits. Tâches:  Proposition des analyses et des études pour répondre aux besoins métiers pour construire la roadmap Produit avec le Product Owner.  Participation au cadrage/ Kick-off avec le Product Owner : objectif, périmètre, besoin de tracking, méthode d’analyse.  Réalisation de la data préparation avec Dataiku.  Participation aux Sprint Reviews des développements ainsi qu’à la validation des dashboards mis en production.  Réalisation de tests produit de type A/B.  Réalisation des Reportings récurrents sous Tableau.  Analyse de l’évolution des KPIs produit. Environnement technique : Python, MySQL, Tableau Desktop 10.3, Dataiku 4.0.5 Méthodologie : Agile