CV du
consultant

BDD

BI Data DWH ETL MYSQL POSTGRESQL SGBD snowflake

Connaissances fonctionnelles

achat AI Analyse ANGLAIS Arabe BACKEND BIGQUERY Cloud Data scientist Déploiement Exploitation Formateur Formation Français GCP Google Cloud Platform informatique kpi Maintenance Méthodes Performance Production Produit Rédaction REPORTING RUN transformation WEB

Langages

css Django ECLIPSE Excel HTML JAVA JAVASCRIPT JQUERY MongoDB Numpy Pandas PHP powerBI PYTHON SQL TALEND TensorFlow

Méthodes

AGILE Conception CSV développement Modélisation PILOTAGE Planning PROJET Qualité SCRUM STRATEGIE

Réseaux et Middleware

réseaux

Systèmes

GIT LINUX Systèmes WINDOWS

. 2012 - Master en réseaux et systèmes de télécommunication
. 2009 - Licence en informatique

. Auvergne-Rhône-Alpes
. Hauts-de-France
. Île-de-France
. Pays de la Loire
. Provence-Alpes-Côte d'Azur

COMPÉTENCES TECHNIQUES
• Machine learning : scikit-learn, TensorFlow, statsmodels, time series, LightGBM, XGBoost
• Data analysis : Pandas, NumPy, Excel
• Data visualisation : PowerBI, Matplotlib, Plotly
• ETL : Talend
• Langages : Python, SQL, Java
• SGBD & DWH : Snowflake, BigQuery, SQL Server, PostgreSQL, MySQL, MongoDB
• Web : Streamlit, Django, HTML, CSS, JavaScript
• Versioning : Git
• Cloud : GCP (BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Vertex AI)
• IDE : VS Code, Cursor, Jupyter Notebook, Eclipse
• Système d’exploitation : Windows, Linux
• Méthodes : Agile (Scrum)
• Outils de gestion de projet : Monday
FORMATION
• Master — Systèmes de télécommunication et réseaux (2012), Faculté des Sciences de Tunis
• Licence — Informatique (2009), École Supérieure des Sciences et des Techniques de Tunis
LANGUES
• Français : Bilingue
• Anglais : Courant
• Arabe : Maternelle


EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE
INS SOLUTIONS – Consultant Data Scientist 01/2020 – Aujourd’hui
Mission chez JULES (10/2023 - Aujourd’hui)
Equipe Data (20 personnes), en méthode agile/Scrum, en collaboration avec l’équipe Offre
Projet « Pricing : développement d’un modèle de machine learning permettant de définir le prix juste d’un vêtement en se basant sur les données transactionnelles »
• Collecte, nettoyage et structuration de données multi-sources (Python, SQL, Snowflake, BigQuery, Cloud Storage, Excel, CSV), afin de constituer des datasets fiables et exploitables pour les analyses et modélisations.
• Analyse descriptive et exploratoire pour identifier les tendances clés et les variables qui influencent les ventes.
• Création et sélection de nouvelles features, avec analyse de leur importance pour évaluer leur impact sur la performance prédictive.
• Comparaison et test de plusieurs modèles de pricing, avec sélection du modèle le plus performant.
• Développement d’un modèle prédictif pour estimer les profils de vente saisonniers et affiner les prévisions.
• Développement d’un modèle de pricing basé sur l’attractivité produit, intégrant estimation de la décroissance de la demande, calcul d’élasticité, clustering et simulation de ventes pour recommander le prix optimal.
• Développement d’applications Streamlit pour le modèle de prédiction des profils de vente et pour le modèle de pricing.
• Déploiement des applications sur Cloud Run et Snowflake.
Analyses ponctuelles :
• Analyse de la stratégie des prix (impact des nouveaux prix sur les ventes)
• Analyse de la performance de vente par segment client (âge, genre, ancienneté, …)
• Analyse des prédictions des ventes réalisées par des prestataires externes (comparaison avec les ventes réelles)
Environnement technique : Python, Pandas, SQL, Snowflake, Streamlit, GCP, BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, Cloud Storage, NumPy, Matplotlib, Plotly, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM,
K-Means, séries temporelles, statsmodels, Prophet (Meta) , Excel.









Mission chez DELTA FOODS (01/2020 – 08/2023)
Data engineering :
• Collecte, nettoyage et structuration de données multi-sources.
• Normalisation et préparation de datasets fiables pour la modélisation (Python, Pandas, SQL).
• Développement et automatisation d’un pipeline complet de traitement des données (Python + SQL + Talend).
Data analyse :
• Analyse des ventes : saisonnalité, tendances marché, performance produit/gamme, segmentation client.
• Analyse des coûts matières, marges et rotations pour optimiser la performance commerciale et la rentabilité.
• Construction et automatisation de reportings : quotidien, hebdomadaire, mensuel et annuel.
• Création de tableaux de bord Power BI et Excel pour le pilotage opérationnel.
• Segmentation produits/clients (clustering) et analyse des comportements d’achat.
Machine learning :
• Développement de modèles prédictifs pour prévoir les ventes et anticiper les niveaux de stock, optimisant le planning de production et réduisant ruptures et surstocks.
• Développement d’un modèle de pricing intégrant coûts matière, saisonnalité et tendances marché pour recommander des prix optimisés.
• Optimisation des modèles pour améliorer la précision des prévisions et recommandations.
Environnement technique : Python, Pandas, NumPy, SQL, Scikit-learn, Prophet, ARIMA, LightGBM, Talend, Power BI, SQL Server, Excel.
Développeur Data / Django 01/2019 – 12/2019
E-SKY WEB TUNISIE
• Modélisation, structuration et optimisation des bases de données PostgreSQL utilisées par les applications internes.
• Développement d’interfaces back-end, permettant d’exposer, filtrer et agréger les données de manière fiable pour les utilisateurs et les dashboards internes.
• Écriture de requêtes SQL pour l’extraction, l’analyse et le reporting de données opérationnelles.
• Développement de scripts Python pour automatiser les tâches répétitives (nettoyage de données, mise à jour de tables, vérifications d’intégrité), réduisant la charge manuelle des équipes.
• Contribution à l’amélioration de la qualité des données : correction d’anomalies, vérification des règles d’intégrité, normalisation des structures et optimisation des performances.
• Collaboration avec l’équipe projet pour transformer des besoins métier en modèles de données efficaces, en garantissant la cohérence et la performance des requêtes critiques.
• Développement d’outils internes de consultation et de visualisation simple (tableaux, exports Excel/CSV) pour aider les équipes à mieux exploiter les données.
Environnement technique : Python, Django, SQL, PostgreSQL, HTML/CSS, JavaScript (jQuery).


Consultant Data – Freelance 01/2013 – 12/2018
En parallèle de mon activité d’enseignant
Missions réalisées :
• Extraction, nettoyage, transformation et normalisation de données via Python et SQL.
• Création, alimentation et gestion de bases de données (PostgreSQL / MySQL).
• Rédaction et optimisation de requêtes SQL pour l’analyse opérationnelle.
• Analyse des indicateurs clés de performance (KPI) à l’aide d’Excel et Python.
• Conception de rapports d’analyse pour le suivi d’activité.
• Création et maintenance de dashboards Power BI, permettant l’aide à la décision.
• Développement de premiers modèles de machine learning (régression/prédiction des ventes).
Environnement technique : SQL, Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly,
Scikit-learn), Power BI, Excel, PostgreSQL.
Enseignant et formateur en informatique 09/2012 – 12/2018
Lycées et centres de formation en Tunisie
• Préparation et structuration de contenus techniques (Python, SQL, bases de données, algorithmique, développement web, analyse de données, Excel).
• Explication et vulgarisation de concepts complexes à des publics variés.
• Conduite de projets techniques (développement web, robotique, mini-projets orientés data).
• Analyse et évaluation des compétences (suivi individuel, indicateurs de progression).
• Gestion de situations complexes (adaptation des méthodes, résolution de conflits, maintien
du cadre).
Environnement technique : Python, Pandas, SQL, Excel, HTML, CSS, JavaScript, PHP, MySQL.