Houssem SALEM

▸Développement et industrialisation de pipelines ETL (SQL / Python) pour le traitement et l’intégration de données réseau à grande échelle ▸Implémentation de standards de gouvernance des données garantissant qualité, cohérence, traçabilité et normalisation des flux ▸Automatisation de 80 % des contrôles qualité et suppression du monitoring manuel via une supervision temps réel des traitements ▸Conception d’un système d’alertes automatisé pour la détection d’anomalies, le suivi des KPI critiques et le contrôle des modifications massives de données ▸Optimisation des échanges de données stratégiques du projet Crozon entre SFR et Bouygues Telecom afin d’améliorer la fiabilité et la disponibilité des données ▸Réalisation et diffusion de 5 dashboards décisionnels sous Tableau à destination des équipes métiers et de la direction réseau pour faciliter le pilotage opérationnel et stratégique

• Réalisé des analyses exploratoires et statistiques sur les données d’entrepôt et sources bancaires amont avec Python et SQL pour identifier anomalies, doublons et incohérences • Développé une solution automatisée via ETL SSIS et procédures stockées SQL pour corriger les anomalies et garantir l’intégrité des données • Créé des tableaux de bord Power BI pour le suivi des indicateurs de qualité des données (taux d’erreurs, complétude, conformité des formats) • Optimisé les processus de validation des données, réduisant les erreurs de traitement de 35 % et le temps de contrôle manuel de 40 %

Analyse en temps réel des données télémétriques et opérationnelles issues des capteurs et machines connectées (IoT) au sein d'une infrastructure industrielle (Usine 4.0), suivie de la visualisation dynamique des informations extraites via des tableaux de bord pour l'aide à la décision.