Salmane Lbadessi

*Extraction, transformation et chargement de données (ETL) à partir de sources multiples (Bases SQL, APIs, fichiers plats) réduisant le délai de traitement de 30%. *Construction de dashboards interactifs (Power BI / Tableau) pour le suivi des KPI métier. *Développement de pipelines et mise en place d’indicateurs de performance KPI et d’analyses statistiques pour orienter la prise de décision.

*Collecte, nettoyage et transformation des données issues des automates d'affranchissement via SQL et Python garantissant la fiabilité des jeux de données exploités. *Conception et déploiement de tableaux de bord interactifs sous Power BI pour le suivi des KPI opérationnels (taux de disponibilité, fréquence des pannes, délais d'intervention. *Animation de réunions de suivi hebdomadaires et rédaction des compte-rendus, coordination avec les fournisseurs et mainteneurs pour l'amélioration continue des processus.

*Analyse et traitement des données et de logs avec la conception et la mise en place de tableaux de bord de surveillance à l’aide des outils de la suite ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) et PowerBI. *Implémentation en Python de modèles de Machine Learning et Deep Learning pour la détection automatique d’anomalies, atteignant 98 % de précision.

Analyse comparative des méthodes de clustering Kmeans et de ses dérivées Kmodes, Kmedoide, Kmoyenne, KNN, et association avec des RNA.