Wadie Chwikhi

• Lutte Contre le Blanchiment de Capitaux : Conception, développement et industrialisation d’une solution d'IA performante pour scorer et classer, selon leur pertinence, les alertes générées par les systèmes Vigiclient (banques populaires) et Norkom (caisses d'épargne) concernant les transactions et opérations bancaires suspectes de blanchiment d'argent. L’application repose sur une architecture technique complexe intégrant des technologies Big Data, des outils DevOps et des mesures de sécurité. Le socle technique est basé sur PySpark, enrichi de divers packages développés et déployés. La solution exploite, traite et transforme les alertes brutes, en les enrichissant avec des données complémentaires des clients des banques et caisses, avant de les soumettre à un modèle de machine learning qui attribue des scores et des labels selon leur pertinence. • Lutte Contre Financement Terrorisme : Conception, développement et industrialisation d’une application pour détecter et évaluer les transactions et opérations bancaires suspectes de financement du terrorisme. Le score est basé sur l’agrégation de plusieurs indicateurs et des règles prédéfinies par l’équipe métier. Pour traiter ces indicateurs, l’application s'appuie sur une architecture technique complexe, exploitant les opérations bancaires ainsi que les données complémentaires des clients et les données référentielles des banques et caisses. • Migration des Projets On-Promise vers GCP : Conception et déploiement d’un socle technique robuste et performant orienté Data basé sur les services GCP, pour migrer des applications on-premise et des données associées vers GCP. Industrialisation du process de déploiement d’infrastructure et d’application des divers projets. Implémentation de dispositifs de contrôle personnalisés dans le cloud (billing, logging, alerting, monitoring…).

• Maintenance Prédictive : Développement et déploiement d’une solution pour surveiller en temps réel les machines et de détecter la nécessité d’une éventuelle intervention (la maintenance préventive basé généralement sur les heures de marche n’est pas efficace souvent) L’objectif de la solution est d’optimiser la gestion de la maintenance et de minimiser les pertes en pièces de rechange et performances des machines. Les données (paramètres de fonctionnement : pression, température, débit, vitesse, tension, puissance, fréquence, vibration, heures de marche, historique d’intervention…) sont générées en temps réel par les machines installées à bord du navire (plus de 650 équipements de différents types : thermique, électrique, mécanique, hydraulique, pneumatique…) • Détection d’avarie : A bord du navire, les paramètres des machines et installations sont très corrélés (pression de vapeur dans la chaudière – température d’huile de moteur – efficacité des séparateurs…) une légère anomalie implique d’autres anomalies pareilles, plusieurs anomalies impliquent souvent une avarie. La solution déployée consiste à modéliser cette forte corrélation et générer en temps réel un scoring d’apparition d’une telle anomalie grave dans un éventuel équipement. L’objectif du projet est de bien focaliser les éléments du risque, de limiter les accidents, sécuriser le personnel et protéger les biens. • Agent de sécurité : Développement et déploiement d’une solution pour contrôler intelligemment les systèmes vidéosurveillance installés dans les différents locaux du navire (plus que 350 caméras à bord). L’objectif de la solution est de faire le traitement des images en temps réel (avec un laps de quelques secondes) et de détecter les éventuels risques : intrusion, présence d’un corps ou mouvement bizarre, présence d’une flamme/fumée, acte de terrorisme, défaillance de caméra. La solution a rendu ce système de surveillance 60% plus efficace.

Projets : • Estimateur d’affaire : développement et déploiement d’une solution pour estimer le flux entrée/sortie dans les stations de service, optimiser les stratégies de stockage et distribution pétrolière de la société et générer un scoring pour aider à prédire la rentabilité d’une nouvelle création. La solution exploite des données de divers sources (données météos, enquêtes d’expérience clients, trafic routière, évènements prévus, distances, période d’une journée et l’expérience business de la société…) Responsabilités : Mise en place d’une stratégie de collecte, contrôle de qualité et cohérence des données. Traitement, mise en forme et définition du système de stockage. Modélisation et évaluation continue des modèles, présentation et déploiement de la solution. Environnement technique : Windows7, Ubuntu, Python, MySQL, AWS VPC, AWS Aurora, AWS Lambda, AWS Kinesis, AWS Codepipeline, Git Méthodologie : Agile Scrum

Projets : • Optimisateur logistique : Développement des modèles statistiques qui font l’analyse des données relatives au secteur d’activité (offshore) pour aider à la prise de décision et la direction optimale de plusieurs unités maritimes, avec le minimum cout et charges possibles, à fin d’assurer diverses missions aux plateformes du gaz et pétrole. En analysant les données (conditions météorologiques et maritimes, exigences clients, distance, vitesse, consommation d’énergie, nature de mission…), en comparant les couts des plusieurs approches et en affichant les différents indicateurs et indices résultants, le modèle adopté permet d’optimiser la gestion d’exploitation de la flotte. • En étant ingénieur énergie et machines au sein d’une compagnie active dans le secteur offshore, j'ai travaillé sur plusieurs disciplines tels : management des opérations de ravitaillement et stockage de divers cargaisons (cément, fuel, boue, eau ...) avec les plateformes gaz et pétrole en mer, gestion d’exploitation et de maintenance des installations, systèmes et équipements installés au port et à bord du navire, participation aux réunions techniques pour définir les besoins matériels et personnels, planification et supervision des travaux et opérations offshore. Responsabilités : documentation, assistance à la conception, développement des programmes de récupération et nettoyage des données, développement et implémentation des algorithmes des analyses statistiques, élaboration des rapports de synthèses dynamiques Environnement technique : Windows7, Ms Project, Microsoft Excel, Python, R, MySQL