Oussama E.

Chez Scale AI, j’ai occupé un rôle de Senior Data Analyst orienté performance et qualité des données au sein d’environnements IA à grande échelle. J’ai développé des outils avancés d’analyse et de contrôle qualité en Python, permettant d’identifier des anomalies complexes dans des datasets massifs et d’améliorer la précision des livrables IA de plus de 30 %. J’ai automatisé des workflows analytiques et de reporting grâce à des scripts Python, complétés par des micro-services en Java pour l’ingestion et la transformation, réduisant les temps de traitement de 40 %. J’ai également analysé la performance de différents modèles d’IA, optimisé les pipelines data en combinant SQL, Python et Java, et collaboré étroitement avec les équipes ML, produit et QA pour stabiliser les guidelines et renforcer la qualité des projets à forte complexité.

Mis en place l'automatisation de l'extraction des données depuis le WMS G-Stock et l'ERP SAP, améliorant l'efficacité globale des workflows. Création de pipelines de données évolutifs pour assurer un flux de données fluide entre les plateformes, réduisant les interventions manuelles et améliorant l'efficacité des transferts. Dirigé la centralisation des données du warehouse sur Power Apps, optimisant la collecte des données et permettant une meilleure gestion pour des prises de décision plus efficaces. Amélioration des performances système en optimisant les requêtes et les flux de données. Outils et technologies : Power Apps, WMS G-Stock, SAP, Python, SQL, Power BI, Azure

Développement d'une application métier en VBA/PostgreSQL automatisant l'archivage, la traçabilité et la gestion des garanties, avec alertes, génération de documents et envois mails intégrés. Automatisation du flux de données via formulaires interactifs et transfert structuré vers une base PostgreSQL, réduisant le temps de traitement de 400 %. Résultats business mesurables : économies de 16 k€/an sur le budget réparation et réduction de 80 % des délais de traitement.