Ouijdane LAKSIR

Analyse des données avec Power BI : • Développement d’un projet pour les RH sur l’analyse d’un sondage d’impact d’un déménagement. • Création de tableaux de bord interactifs avec Power BI. • Présentation et adaptation des dashboards pour les utilisateurs finaux. Détection de fraude : • Exploration, analyse et collecte des logs et identification des scénarios d’usurpation d’identité via Splunk et en se basant sur le référentiel Mitre Attack. • Développement d’un modèle d’IA basé sur un perceptron multicouche (MLP) pour classifier les utilisateurs en fonction de leurs activités quotidiennes et détecter les comportements suspects. • Entrainement du modèle sur une grosse machine via GitLab, mise en place d’un workflow d’intégration continu(CI/CD). • Développement d’un modèle de vectorisation permettant de convertir les interactions des utilisateurs en représentations numériques exploitées par des techniques du NLP telles que Word2Vec, Sentence Transformer. • Mise en place des méthodes statistiques avancées pour analyser les variations des comportements d’usage et attribuer un score d’anomalie, permettant d’identifier les écarts par rapport au comportements attendus. • Développement et mise en place d’une solution basée sur des technologies LLM(Large Language Models) utilisant l’IA générative pour analyser les logs et détecter les comportements suspects.