hammadi aissaoui

• Développement de tableaux de bord interactifs (Power BI) pour le suivi des ventes, du panier moyen et du taux de conversion. • Optimisation des processus de traitement de données (conversion Power Query M en SQL) et automatisation des rapports. • Développement d’un outil de prévision des ventes par catégorie de produits (Random Forest, XGBoost) permettant d’anticiper la demande avec une précision accrue de +15%. • Conception d’un modèle d’ordonnancement des commandes intégrant contraintes logistiques et délais de livraison, avec pipeline automatisé Airflow

• Mise à jour et optimisation du plan de contrôles de données pour assurer la qualité et la pertinence des contrôles automatiques. • Tests et validation (recette) des développements pour garantir l’intégrité et la fiabilité des données. • Analyse des indicateurs financiers bâlois : Vérification de la validité des indicateurs (EAD, EL, RWA,...) • Développement de scripts SAS pour identifier les variables concernées par les anomalies de données. • Production des reportings réglementaires et à la remontée des informations critiques, en assurant la conformité à Bâle et IFRS9

• Développement et déploiement d’un algorithme de prédiction du churn et du winback en Python. • Traitement de données volumineuses avec DBeaver et SQL, spécifiques à la branche IARD. • Feature engineering avancé : création de cohortes, gestion des valeurs manquantes, encodage des variables catégorielles... • Optimisation du modèle prédictif : tuning des hyperparamètres, entraînement et évaluation avec des métriques adaptées. • Déploiement du modèle via Flask et conteneurisation avec Docker pour une mise en production scalable.