Najib NOUISSER

CONTEXTE Dans le cadre de la migration vers un nouveau système ERP (SAP), le projet visait à intégrer de nouvelles sources de données à l’aide de Snowflake et dbt afin de développer des tableaux de bord Power BI pour le suivi des activités opérationnelles. Le travail a eu un impact direct sur les équipes Supply et Retail, nécessitant le développement et la modernisation de pipelines de données fiables, scalables et conformes aux standards analytiques de la maison. RÉALISATIONS • Design & Stratégie : Conception et déploiement d’une Data Platform sur Snowflake (Architecture Medallion) avec AWS S3 comme Data Lake pour les données SAP. • Ingénierie : Développement de transformations complexes via dbt, privilégiant une logique de traitement testable et réutilisable. • CI/CD & DevOps : Automatisation des pipelines via GitLab CI/CD, incluant le testing des modèles dbt et le déploiement multi-environnements. • Cloud & Ingestion : Orchestration de flux batch et temps réel via Snowpipe et AWS S3 External Stages. • Expertise Snowflake : Optimisation des performances et du FinOps (clustering, gestion des Virtual Warehouses et réduction des coûts). • Sécurité & Gouvernance : Mise en œuvre des modèles RBAC et du Dynamic Data Masking en conformité avec les standards financiers. • Interface Métier : Modélisation des modèles sémantiques et conception des dashboards Power BI sur Snowflake et animation de démos pour décideurs et équipes techniques.

CONTEXTE Mise en place from scratch d’ une nouvelle architecture BI (Snowflake, Alteryx, Power BI) pour l’équipe finance de Tereos, acteur majeur du secteur agroalimentaire. L’ architecture conçue repose sur un modèle multi-layer (raw, silver et golden) facilitant la gouvernance, la traçabilité et la qualité des données issues de SAP. Cette structuration en couches a permis de bâtir un datahub centralisé et scalable, pensé pour alimenter des cas d’usage analytiques critiques à destination du Comité de Direction. RÉALISATIONS • Design & Stratégie : Conception from scratch d'un Data Hub sur Snowflake (Architecture Medallion) pour la scalabilité des données financières. • Ingénierie & ELT : Automatisation de pipelines complexes (SAP) et optimisation des traitements via la logique Push-down sur Snowflake. • Performance & FinOps : Monitoring des Virtual Warehouses et gestion des crédits pour optimiser le ratio coût/performance. • Sécurité & Gouvernance : Implémentation du modèle RBAC pour les données sensibles et mise en place du Data Lineage. • Modélisation & Analytics : Création de modèles sémantiques et dashboards stratégiques (P&L, Cash-flow) via Power BI/DAX. • Leadership & Agile : Pilotage autonome du cycle projet (besoins PO Finance, démos et formation utilisateurs).

CONTEXT Development from scratch of a real-time data platform for predictive maintenance of three-dimensional measuring machines. This platform collects and analyzes sensor data from field machines to anticipate failures and reduce maintenance costs. The project setup consisted of a small team of two people — a team lead and a Data Scientist (myself) — working closely together to design, develop, and deploy the end-to-end solution. This agile configuration enabled high responsiveness and optimal technical coordination. REALIZATIONS - Analyzed functional requirements for predictive maintenance and designed a data pipeline to feed AI tools. - Developed machine learning models for anomaly detection on time-series industrial data using Python. - Hands-on end-to-end experience, from data collection to model deployment in a production environment.

Internship at the Casablanca Stock Exchange in collaboration with the Laboratoire Informatique-Mathématique of the Mohamed V University Rabat, Morocco. • Data processing of the Casablanca Stock Exchange • Prediction of the stock market price • Application of different Machine Learning and Deep Learning models • Benchmarking of the results of these models and their performances