Khalid Oujnine

Développement d’un système temps réel de localisation des pharmacies de garde au Maroc Automatisation du scraping de données, mise en place d’une infrastructure Cloud scalable et coordination en mode Agile. En parallèle, création de dashboards Power BI pour le secteur hôtelier, transformant des données brutes en insights stratégiques.

Projet principal : mise en place d’un système temps réel de détection de fraude en caisse et d’indicateurs retail stratégiques. Réalisations : Conception de pipelines temps réel avec Pub/Sub et Dataflow pour traiter les transactions instantanément. Modélisation et préparation des données retail dans BigQuery (tables, vues, schémas). Développement de modèles dbt pour nettoyer et enrichir les données transactionnelles. Mise en place d’un moteur d’alerte temps réel via Redis/Memorystore et Kafka, réduisant les pertes opérationnelles. Définition de règles métier et d’algorithmes de détection (annulations abusives, réductions inhabituelles, anomalies de tickets). Création de dashboards Looker (LookML) pour suivre le taux de fraude, les pertes estimées et l’évolution hebdomadaire. Orchestration des workflows avec Cloud Composer (Airflow) et automatisation CI/CD GitLab. Collaboration avec les équipes sécurité, finance et exploitation pour traduire les besoins métiers en règles analytiques concrètes.

En tant que Data Analyst chez Inetum pour Aluminium Dunkerque, j'ai amélioré les rapports de données en utilisant Power BI. J'ai développé une application interne pour recueillir les avis des collaborateurs, mesurer la satisfaction et proposer des améliorations pour l’environnement de travail. En collaboration avec les équipes métier, j'ai adapté les tableaux de bord à leurs besoins. Missions clés : -Nettoyage et préparation des données : Cohérence des données, gestion des valeurs manquantes et transformation des formats. -Optimisation des rapports : Refonte des visualisations et optimisation des calculs pour un affichage rapide et pertinent. -Création de rapports sur mesure : Tableaux de bord interactifs avec des KPIs adaptés aux besoins métier. -Automatisation des rapports : Utilisation de Power Query et DAX pour des mises à jour en temps réel. -Formation des utilisateurs : Accompagnement des équipes pour exploiter et interpréter les données. Ce projet a renforcé la prise de décision et l'autonomie des équipes grâce à des données précises et accessibles.

Contribution à la migration des systèmes critiques de téléphonie d’entreprise vers AWS avec un focus Data Engineering : Développement de pipelines de données et de services backend scalables (Spring Boot). Migration et déploiement de microservices sur AWS (ECS, Lambda, S3, RDS). Optimisation et modélisation de la base de données Oracle, mise en place de requêtes SQL avancées pour améliorer la performance. Automatisation des flux d’intégration et monitoring pour assurer la fiabilité des systèmes critiques. Résultats : Migration cloud réussie, systèmes plus scalables, performants et résilients, avec une meilleure gestion et exploitation des données.

Projet : Système de Gestion Digitale des Stagiaires pour LafargeHolcim En collaboration avec un pair, j'ai co-développé un système digital de gestion des stagiaires pour LafargeHolcim. Cette solution innovante a permis de numériser et optimiser les processus de gestion des stagiaires, éliminant la dépendance aux documents papier et améliorant de manière significative l'efficacité opérationnelle. Technologies utilisées : Frontend : Développement d'une interface utilisateur dynamique et réactive avec React. Backend : Conception d'une API robuste et scalable avec Spring Boot. Base de données : Gestion des données avec MySQL pour assurer une structure solide et performante. Transformation des données : Utilisation de DBT (Data Build Tool) pour modéliser et transformer les données de manière efficace. Impact : Transformation digitale des processus, réduisant les erreurs et les délais. Amélioration de la productivité grâce à une plateforme centralisée et intuitive. Réalisation clé : Conception et mise en œuvre d'une solution complète, de l'interface utilisateur à la gestion des données. Intégration fluide entre le frontend (React), le backend (Spring Boot) et la base de données (MySQL), avec une transformation des données optimisée via DBT. Ce projet a démontré ma capacité à résoudre des problèmes complexes, à manipuler des technologies variées et à livrer des solutions technologiques sur mesure pour répondre aux défis métiers.

-Outil de Détection de Plagiat : Développement d'un outil d'analyse de texte pour détecter le plagiat dans les rapports étudiants, utilisant Node.js et Express.js pour le backend, avec intégration de MongoDB et DiskDb. -Algorithmes de Traitement de Données : Conception d'algorithmes de traitement de données pour optimiser la vitesse et la précision de la détection de similarités dans les rapports. -Extraction et Manipulation de Données : Gestion de grands ensembles de données pour détecter les similarités et générer des rapports d'analyse, en assurant une fiabilité élevée du système.