Rihem Torkhani

Business

Projet Data & Reporting – Supply Chain / Transport International Développement de pipelines ETL/ELT avec Azure Data Factory pour l'intégration et la transformation des données logistiques (ERP, Excel, SQL Server, transporteurs). Conception d'une architecture décisionnelle sous Microsoft Fabric avec structuration des données dans un Data Lake / Data Warehouse. Création de tableaux de bord interactifs avec Microsoft Power BI pour le suivi des KPI Supply Chain : expéditions, délais de livraison, coûts logistiques, stocks et volumes import/export. Modélisation des données, optimisation des flux ETL et automatisation des traitements dans un environnement Cloud Azure. Environnement technique :

Azure Data Factory, Microsoft Fabric, Power BI, SQL Server, T-SQL, ETL/ELT, Azure Cloud, GitHub, Azure DevOps.

Plateforme Intelligente d'intégration , de validation et de supervision de la qualité des données CRM Équipe : DATA Microsoft

Intégration & Traitement de Données CRM : Conception de pipelines ETL avec SSIS pour l'ingestion, le nettoyage et la transformation des données issues de fichiers CSV vers Microsoft Dynamics 365. Journalisation automatique des erreurs techniques avec des packages T-Sql. Machine Learning & Prédiction d'erreurs (ML.NET) : Entraînement de modèles supervisés avec ML.NET pour détecter automatiquement les erreurs dans les entités CRM. Développement d'un système de scoring qualité des flux. Développement Web – ASP.NET : Création d'une web de et prédiction des erreurs : upload intelligent, affichage des erreurs par cartes, intégration continue , architecture MVC. Dashboarding & BI : Réalisation de tableaux de bord dynamiques avec Power BI pour le suivi de la qualité des données CRM et le reporting prédictif. Correction & intelligente : Déploiement d'un système de correction basé sur un LLM (Large Language Model) et une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation), avec recommandations automatiques. Recommandation et Historique des fichier Uploadés , corrigés avec des notification de mailing Environnement CRM & Power Platform : Conception des workflows de données dans Dynamics 365, automatisation des processus via Power Platform (Dataverse, Power Automate). Base de données & Cloud : Utilisation de SQL Server , orchestration de flux avec Airflow. Environnement technique :Dynamics 365, Power Platforms, SSIS, ML.NET, ASP.NET Core, C#, SQL Server, T-SQL , Power BI, Airflow, GitHub, Azure DevOps, RAG, LLM, API Open AI

Développement d'un pipeline de segmentation à Dynamics 365 Sales à l'aide de techniques de Machine Learning Equipe : Technology & Service Delivery – Dynamics 365 Sales :

Data Science & Modélisation prédictive Développement d'un pipeline de segmentation client intégré à Dynamics 365 Sales, basé sur des techniques d'apprentissage supervisé : KNN, Random Forest, Arbres de décision, implémentées avec Scikit-learn (Python). ETL & Traitement des données Extraction, transformation et chargement des données via SSIS (SQL Server Integration Services), préparation des données CRM pour les traitements analytiques. Business Intelligence & Dashboarding Création de rapports interactifs avec Power BI,mise en valeur des segments clients et KPI. Base de données & gestion des flux Manipulation de bases SQL Server et MySQL pour l'analyse et le stockage des données client, structuration des jeux de données pour l'entraînement ML. CRM Dynamics 365 & Power Platform Conception des workflows de données pour l'alimentation des entités CRM, intégration des segments clients dans la Power Platform (Power Automate, Dataverse). Intégration & Déploiement Déploiement du modèle de segmentation via Azure Machine Learning, intégration à Dynamics 365 à l'aide des API & Connecteurs Azure. Gestion de projet & Collaboration agile Travail en méthode Agile, , versioning et collaboration sur GitHub, participation aux revues de sprint et aux réunions de planification.

Environnement technique : Python, Scikit-learn, SQL Server, MySQL, SSIS, Power BI, Azure Machine Learning, Dynamics 365, Power Platforms,DataBricks , Spark