Omar Gueddari

Réduction des coûts d’infrastructure de 50 % (AWS , Databricks) Rajout de tests unitaires et tests d’intégration dans la CI/CD Amélioration et personnalisation des processus Agiles

-Conception, mise en place et gestion des workflows CI/CD, intégration du Gitflow, et déploiement des bonnes pratiques MLOps sur Databricks. -Design et architecture de pipelines de données robustes et scalables, adaptés aux besoins métiers. -Pilotage et accompagnement des profils data (Data Engineers, Data Scientists, Data Analysts) pour garantir une montée en compétences et une performance optimale. -Support et accompagnement stratégique de la DSI pour la mise en place de la Data Platform (Azure), en tenant compte des meilleures pratiques et des enjeux de gouvernance des données. -Conception, développement et déploiement d’une solution SaaS d’aide à la décision basée sur le Machine Learning, déployée dans une dizaine d’usines.

-Encadrement et développement d'une solution SaaS pour TotalEnergies de planification de production, couvrant l'intégralité de la chaîne de traitement de la donnée (Data Engineering). Conception d’un modèle de recherche opérationnelle intégrant les contraintes métiers et enrichi par des modèles de Machine Learning, avec une réduction des coûts. (Azure) -Participation aux avant-ventes de projets analytiques, avec un focus sur les solutions MLOps et NLP. -Leadership technique d'une squad data dédiée à l'automatisation des réponses aux emails clients (IA générative). Conception d'une architecture scalable, combinant Kafka en traitement parallèle, backend Python optimisé, et génération de réponses via un LLM sur AWS Bedrock, réduisant les délais de réponse de 30%.

-Création et maintenance de différents rapports Power BI décrivant le marché. -Prévision du chiffre d’affaires des opérations promotionnelles (MAPE<20%). -Prévision fiable des cours de matières premières.(Séries Temporelles) -Classification des produits et analyse sémantique afin d’unifier les SI .(NLP) Modélisation de l'impact de la fluctuation des coûts de matières premières sur les coûts d'achat. -Application Streamlit pour le contrôle et l’analyse du chiffre d'affaires déclaré par les fournisseurs (utilisée par les contrôleurs de gestion) -Etudes ad hoc pour l’autorité de la concurrence et le Top management. -Développement de compétences de deux data scientists.

Preventive maintenance strategies development for different customers :ITM, La Poste, Fedex ... -Clustering TIP customer’s portfolio from a maintenance point of view. - Determination of the critical components for each segment and their characteristics: longevity, temporal evolution, possible measures, critical thresholds. - Simulation and comparing of different maintenance strategies based on : total costs, unavailability of the fleet, number of breakdowns . - Development of a personalized predictive maintenance policy for each customer category (inspection plan, alert thresholds, actions) with 86% accuracy. Technical environment : Excel,R-studio,VBA.