About Ouijdane
Data Scientist avec 2 ans d’expérience, je conçois des solutions basées sur la data et l’intelligence artificielle pour aider les entreprises à analyser leurs données et détecter des patterns utiles à la prise de décision.
J’ai notamment travaillé sur des projets d’analyse de données et de détection de fraude au sein du Groupe La Poste, combinant data analysis, machine learning et analyse de logs.
Mes missions ont inclus :
- Analyse de données et création de dashboards interactifs avec Microsoft Power BI pour accompagner la prise de décision.
- Exploration et analyse de logs via Splunk pour identifier des scénarios de fraude et d’usurpation d’identité.
- Développement de modèles de machine learning (MLP) pour la détection de comportements anormaux.
- Vectorisation des interactions utilisateurs et analyse comportementale avec des techniques de NLP (Word2Vec, Sentence Transformers).
- Mise en place d’analyses statistiques pour attribuer des scores d’anomalie et détecter les écarts de comportement.
- Expérimentation de solutions basées sur des LLM et l’IA générative pour l’analyse intelligente des logs.
Je suis particulièrement intéressée par les projets autour de la data science, de l’analyse de données, du machine learning et de l’IA appliquée à la détection d’anomalies et à l’optimisation des processus métiers.
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- Pôle Data IA - La Poste GroupeData ScientistPUBLIC SECTOROctober 2025 - Today (9 months)Détection de fraude :Développement et mise en place d’une solution basée sur des technologies LLM(Large Language Models) utilisant l’IA générative pour analyser les logs et détecter les comportements suspects.
- Pôle Data IA - La Poste GroupeData Scientist ( en alternance )PUBLIC SECTORSeptember 2023 - September 2025 (2 years)Nantes, FranceAnalyse des données avec Power BI:
- Développement d'un projet pour les RH sur l'analyse d'un sondage d'impact d'un déménagement.
- Création de tableaux de bord interactifs avec Power BI.
- Présentation et adaptation des dashboards pour les utilisateurs finaux.
Détection de fraude :- Exploration, analyse et collecte des logs et identification des scénarios d'usurpation d'identité via Splunk et en se basant sur le référentiel Mitre Attack.
- Développement d'un modèle d'IA basé sur un perceptron multicouche (MLP) pour classifier les utilisateurs en fonction de leurs activités quotidiennes et détecter les utilisateurs suspects.
- Entraînement du modèle sur une grosse machine via GitLab, mise en place d'un workflow d'intégration continue(CI/CD).
- Analyse des recherches et fichiers manipulés par les utilisateurs pour vectoriser les comportements suspects détectés par les techniques du NLP telles que Word2Vec, Sentence Transformer.
- Développement d'un modèle de vectorisation permettant de convertir les interactions des utilisateurs en représentations numériques exploitées par des techniques de détection de fraudes.
- Mise en place de méthodes statistiques avancées pour analyser les variations des comportements d'usage et attribuer un score d'anomalie, permettant d'identifier les écarts par rapport aux comportements attendus.
Envir.Technique : Power BI, Splunk, Python, PyTorch, GitLab CI/CD , VS Code
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