Nadji SOUILAMAS

Mission & contexte Conception et déploiement de solutions data pour des cas d’usage Retail & Supply Chain à l’échelle internationale, avec un focus sur la prévision des ventes, la réduction des stocks âgés et l’aide à la décision opérationnelle. Réalisations clés • Pilotage d’un projet mondial d’automatisation des réapprovisionnements → +27 % de précision des prévisions et réduction notable des surstocks et ruptures. • Conception et déploiement d’un pipeline ETL multi-sources sur Databricks (SQL, PySpark) garantissant des données fiables et rapides pour modèles et dashboards. • Développement de modèles prédictifs ML (séries temporelles, XGBoost) industrialisés via MLOps (MLflow, CI/CD, APIs) avec monitoring et détection de dérives. • Création d’embeddings produits via LLMs pour améliorer la prévision des nouveaux produits (cold start). • Développement de dashboards décisionnels pour les équipes métier (supply, ventes) avec Power BI et Tableau. Compétences clés Data Engineering • MLOps • SQL • PySpark • Databricks • ML (XGBoost, séries temporelles) • CI/CD • LLMs • Power BI • Tableau

Mission & contexte Développement d’un réseau de neurones pour un réseau social destiné aux personnes atteintes d’acouphènes, visant à connecter les utilisateurs selon leurs similarités et améliorer l’expérience utilisateur. Réalisations clés • Entraînement et déploiement d’un modèle PyTorch pour le calcul de similarité entre utilisateurs. • Mise en production via API FastAPI, offrant une inférence temps réel et scalable. • Containerisation avec Docker pour un déploiement fiable et reproductible. Compétences clés PyTorch • Deep Learning • FastAPI • Docker • MLOps • AI for Healthcare • Recommender Systems • NLP