Kais Bettaieb

Contexte : Participation au développement d'outils visant à optimiser et suivre les coûts opérationnels des offres de services internes fourni par la Société Générale (SG). L'objectif était de moderniser le système de gestion des factures, de rationaliser la collecte et le traitement des données, et de mieux suivre l'évolution financière des usages des services. Réalisations et responsabilités principales :

• Initiation d'un projet visant à optimiser les coûts opérationnels des services fournis, permettant des économies significatives et une meilleure efficacité.

• Conception et développement d'une application ETL distribuée en Python, dédiée à l'extraction et à la transformation de données variées en indicateurs financiers exploitables, réduisant ainsi les coûts opérationnels.

• Développement d'API pour exposer les données et fonctionnalités du backend, facilitant l'intégration avec d'autres systèmes.

• Mise en place et maintien de pipelines CI/CD pour garantir des processus de livraison et de déploiement fiables.

Technologies utilisées : Python, Pandas, SQLAlchemy, PostgreSQL, Asyncio, Celery, RabbitMQ, FastAPI, Uvicorn, Nginx, Graphene (GraphQL), Jenkins, Kubernetes, Docker, SonarQube, Vault, Power BI, ElasticSearch

Livraison à date : L'outil développé collecte des données brutes provenant de diverses sources, les transforme pour en extraire des informations financières exploitables, et les met à disposition sous forme de tableaux de bord PowerBI. La solution est actuellement en production.

Contexte : Développement et mise en place d'un chatbot intelligent destiné à assister les développeurs en répondant à leurs questions techniques, grâce à l'exploitation d'une base de connaissances centralisée.

Réalisations et responsabilités principales :

• Conception et développement d'API REST en utilisant Python et Flask, pour exposer les fonctionnalités du chatbot et faciliter son intégration avec d'autres systèmes.

• Création d'un chatbot intelligent basé sur des outils d'intelligence artificielle, développé avec Rasa.

• Mise en place et intégration de solutions d'automatisation pour le déploiement et l'intégration continue. Technologies utilisées : Python, Flask, Connexion, Rasa, GitHub, Jenkins Pipeline, Docker, Kubernetes

Livraison à date : Le chatbot développé est capable de répondre de manière claire et précise aux questions des utilisateurs en s'appuyant sur une base de connaissances hébergée sur GitHub.

Contexte : Mettre en place un outil d'extraction et de labélisation des logos des sociétés à partir des flux de vidéos et images et les enregistrer dans une base de données sous format matrices.

Réalisations et responsabilités principales :

• Développement d'une application Web pour la labélisation des vidéos et des images.

• Gestion de tous les aspects Agile avec la méthodologie SCRUM. Technologies utilisées : Python, OpenCV, Flask, Html/CSS, JavaScript, jQuery, twig, MySQL, SQL Alchemy.

Livraison à date : L'outil livré permet l'extraction des logos depuis des vidéos et images et l'enregistrer dans une base de données MySQL.