Yosr Dhaoui

•Développé un modèle Random Forest pour la prévision des couleurs produits, améliorant la précision de 40 % vs la méthode manuelle. •Identifié et corrigé des biais dans la logique d’allocation SAP Arun, permettant de récupérer plus de 8 000 unités de ventes potentielles. •Conçu un module Python d’optimisation avec code modulaire, logs et gestion d’erreurs. •Automatisé un processus de prévision, réduisant le temps de calcul de 2 semaines à 15 minutes. •Créé des dashboards Power BI end-to-end offrant une visibilité inédite sur des catégories de coûts auparavant non suivies.

•Mis en place une solution RAG (ADA embeddings + Cohere reranker + Pinecone) réduisant le temps de recherche documentaire pour des analystes financiers. •Développé un modèle de churn (XGBoost) accompagné d’interprétabilité SHAP pour appuyer les décisions marketing. •Déployé des pipelines ML complets en Python (préparation, entraînement, évaluation). •Géré le cycle de vie ML avec Kedro : modularité, versioning data, reproductibilité. •Normalisé et consolidé des jeux de données hétérogènes dans PostgreSQL afin de créer une base fiable pour les analyses et modèles. •Construit et automatisé des dashboards Power BI pour présenter les insights clés aux équipes métier.

TD: Gestion de portefeuille (Portfolio management)

Management Control intern.

Observation internship in Finance