Laura YADANE

• Gestion des incidents en production (run), analyse approfondie des causes root et suivi post-déploiement, avec une forte implication dans le monitoring et l’observabilité (logs, alerting, dashboards) sur des flux à très forte volumétrie, assurant la stabilité et la performance des systèmes critiques. • Développement d’algorithmes de calcul complexes en PL/SQL (Oracle/PostgreSQL), avec tuning, configuration et dimensionnement des tables, optimisés pour le traitement fluide de milliards d’enregistrements. • Optimisation des processus de traitement de données à très grande échelle, avec réduction significative des temps de calcul et amélioration globale de l'efficacité opérationnelle. • Orchestration de jobs automatisés avec Apache Airflow, assurant la planification, la supervision et la fiabilité des workflows critiques. • Intégration de flux de données en Python, garantissant la cohérence, la fiabilité et la scalabilité des traitements distribués. • Mise en place d’une surveillance proactive avec alertes automatisées, permettant une détection anticipée des anomalies et une qualité constante des flux. • Automatisation des pipelines de déploiement avec Jenkins, accélérant les cycles de livraison tout en assurant la stabilité des mises en production. • Suivi de la qualité du code avec SonarQube, assurant une conformité stricte aux bonnes pratiques et une robustesse applicative sur des systèmes sensibles. • Utilisation de Shell (Bash) pour automatiser des tâches d’exploitation récurrentes et déclencher des traitements en production. • Gestion des droits d’accès et sécurisation des données sensibles, en conformité avec les exigences de gouvernance et les besoins métier. • Réalisation d’analyses techniques et d’études d’impact, garantissant une gestion maîtrisée des évolutions dans un système complexe. • Accompagnement des équipes métiers : compréhension des besoins fonctionnels, formalisation des cas d’usage, et mise en oeuvre de solutions techniques adaptées aux contraintes de traitement massif. • Rédaction et maintien d’une documentation technique complète (procédures d’exploitation, guides, diagnostics, schémas de flux), essentielle à la capitalisation et à la continuité opérationnelle.

Collecte, nettoyage et transformation des données provenant de diverses sources avec Power BI pour garantir des analyses précises et pertinentes. Utilisation de Microsoft Power BI pour créer des rapports interactifs énergétiques et la maintenance afin de faciliter la prise de décision. Calcul de mesures clés avec DAX telles que le taux d’occupation et l’indice de fréquentation pour optimiser les opérations. Mise en place d'alertes automatiques pour garantir la mise à jour des données et prévenir d'éventuels problèmes d'intégrité. Intégration des tableaux de bord dans l’application SaaS SMATI via Power BI Embedded pour améliorer l’accessibilité des clients. Développement de modèles statistiques avancés pour analyser les données des smart buildings Adaptation et simplification des modèles BI existants pour répondre aux besoins d'analyse spécifiques et améliorer le "data storytelling".

Développement d'une application qui génère automatiquement des rapports énergétiques et de maintenance pour optimiser les processus décisionnels. Mise en œuvre de techniques d'intelligence artificielle pour détecter proactivement les anomalies comme l'Outlier Detection afin de renforcer l'intégrité des données. Analyse approfondie des données temporelles et création de filtres intelligents pour garantir la complétude des données manquantes et assurer des analyses précises. Évaluation rigoureuse de la qualité et de l'état des données pour garantir des résultats fiables et faciliter une prise de décision éclairée.

Problème : étudier les vibrations anormales d'une aube non identifiée • Chargement des données des aubages d'un rouet dans un notebook Python • Rq : Les données n'ont aucune relation linéaire entre eux donc on doit implémenter des méthodes de test non paramétriques • Calcule des coefficients de corrélations de spearman et le tau de Kendall et à travers des graphiques on a cherché si on peut détecter quelque chose • L'analyse des composantes principales des données géométriques des aubes pour évaluer la dimension du problème • L'affichage des directions principales et les positions des variables sur ces axes afin de déduire un groupe de variables géométrique intéressant • Construction d'un mécanisme d’analyse systématique pour déduire l’aube qui vibre et de trouver les variables qui participent à ce phénomène

La modélisation et la simulation d’un procédé industriel d’extraction liquide-liquide afin de trouver une solution mathématique qui nous permettra de recycler l’uranium pour sa réutilisation dans le domaine de l’énergie. Partie théorique : • Construire le modèle d’extraction liquide en utilisant les équations chimiques Partie numérique (Matlab) : • Résolution du problème par 3 méthodes numériques (Euler implicite, Crank-Nicolson, BDF2 (backward differentiation formula), BDF3) • Implémentation de la méthode de point fixe adapté à chacune des 3 méthodes de résolution afin de comparer les résultats obtenus et de décider une meilleure approximation

Etude de la plasmonique: principe et application

• Transfert et conversion d’énergie solaire • l’évaluation du besoin énergétique et la problématique du stockage • Évolution : l’utilisation du système hybride et l’amélioration du système de stockage