Salma Houidi

– Analyse et rétro-ingénierie des rapports financiers IFS pour identifier les logiques de calcul et les flux de données. – Conception et mise en oeuvre d'un modèle de données analytique robuste, aligné avec l'architecture Médaillon (Bronze / Silver / Gold) – Structuration de couches Gold optimisées pour le reporting Power BI, améliorant la lisibilité et la performance des analyses financières – Développement et optimisation de procédures SQL complexes, réduisant les temps de traitement et améliorant la performance globale des pipelines – Reverse engineering et modélisation des règles de sécurité IFS (Oracle); développement de vues Gold permettant l'intégration du Row-Level Security dans Power BI – Réalisation d'un POC Microsoft Fabric dans le cadre de la modernisation BI du groupe – Validation fonctionnelle des KPIs en collaboration avec les équipes Finance, réduisant les écarts entre systèmes sources et couches analytiques

– Fiabilisation de pipelines critiques Azure Data Factory et Azure Databricks pour les données RH à l'échelle groupe – Pilotage des incidents de production (analyse de cause racine, résolution, suivi), réduisant les interruptions de service – Atteinte d'un taux de fiabilité des pipelines de 95% grâce à l'amélioration continue – Mise en place de systèmes de monitoring et d'alerting pour la détection proactive des anomalies – Développement de dashboards Power BI pour le suivi des tickets JIRA, améliorant la visibilité opérationnelle – Collaboration avec les équipes métier et IT pour prioriser les besoins et garantir la qualité des données

– Participation aux ateliers de cadrage pour comprendre les besoins analytiques supply chain – Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques – Conception de modèles de données (schéma en étoile) adaptés aux KPIs logistiques – Développement des pipelines ELT et transformations (SQL, ADF, Azure Databricks) selon une approche Medallion – Implémentation de contrôles de qualité des données afin de garantir la fiabilité des datasets – Optimisation des performances via le partitionnement Delta Lake et l'autoscaling des clusters – Orchestration et automatisation des workflows via Azure Data Factory et Azure DevOps (CI/CD) – Déploiement et industrialisation des pipelines en environnement Azure Databricks / Delta Lake – Création de dashboards Power BI et développement de mesures DAX pour le suivi des KPIs logistiques – Publication, administration et sécurisation des rapports sur Power BI Service – Collaboration continue avec les équipes métier pour assurer l'adoption des solutions data

– Mise en place d'une solution BI sur Azure pour le pilotage commercial et opérationnel Europe – Analyse des besoins et définition des KPIs (CA, marge, stocks, taux de service) – Modélisation en étoile et création d'une couche sémantique Power BI (DAX, RLS) pour 17 pays – Développement de pipelines d'ingestion et transformation via Azure Data Factory – Intégration des données dans Azure Synapse Analytics – Optimisation du modèle et des performances Power BI (modèle, visuels, temps de refresh) – Mise en place des règles de sécurité et Row-Level Security – Création de dashboards pour le suivi CA, marge et performance opérationnelle – Tests fonctionnels, recette utilisateurs & ajustement des règles métier – Documentation & formation des utilisateurs

– Développement de pipelines data et web scraping à grande échelle pour collecte et traitement de données – Optimisation des performances de traitement (multiprocessing) sur plusieurs millions de lignes – Conception et déploiement d'une application Streamlit incluant des cas pratiques ML (NLP, computer vision, régression) utilisée par des étudiants MBA – Mise en place de tests automatisés avec pytest pour assurer la fiabilité du code – Intégration continue avec GitHub Actions pour exécution automatique des tests et contrôle qualité

– Développement de modèles prédictifs et pipelines de traitement de données pour l'aide à la décision en banque et études de marché