About Mariem
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- Crédit agricoleData AnalystBANKING AND INSURANCEMarch 2023 - Today (3 years and 3 months)Paris, France➤ Concevoir, implémenter et développer des reportings d'analyse de données sur Power BI et Spotfire.➤ Préparer les données et aider à construire un prototype pour interpréter et analyser les résultats.➤ Rencontrer les parties prenantes de la banque pour recenser les besoins et définir les exigences métiers.➤ Garantir la qualité et l’intégrité des données (contrôle de qualité, cohérence, transformation).➤ Communiquer les analyses aux équipes métiers et les accompagner dans l’adoption des nouveaux outils.➤ Participer à la refonte Big Data au sein de la banque.➤ Maintenance des applications Spotfire/PowerBI existantes.Mots clés: PowerBI, Spotfire, Databricks, VBA, Alteryx, SAP BO, Snowflake, Python, Hive, MapR, MapR Secure, KPI, Conformité, Risque
- Société GénéraleAuditeur Data ScientistBANKING AND INSURANCESeptember 2020 - February 2023 (2 years and 6 months)● Identifier et analyser les problématiques métiers, les traduire en travaux d’investigation à base d’analyses de données, réaliser ces travaux et en tirer des constats / préconisations.● Challenger les processus et les outils de contrôle mis en place au sein de la banque.● Identifier et prédire les anomalies sur les données relatives aux différentes activités de la banque.● Scoring des agences du réseau.
- Société Générale - CIBData ScientistBANKING AND INSURANCEMarch 2020 - August 2020 (6 months)Paris, FranceDétection et prévision des anomalies sur des données financières.● Collecter les données de plusieurs sources (csv, Json, parquet) à partir du Datalake (150GB/jour).● Mettre en place une méthode automatique de préparation de données afin d’optimiser les analyses statistiques et réduire le temps d’exécution des algorithmes de Machine Learning.● Modéliser et implémenter des algorithmes de Clustering pour la détection des anomalies.● Introduire une nouvelle mesure de similarité définie par l’utilisateur et choisir les meilleurs hyperparamètres par plusieurs méthodes.● Analyser les résultats de Clustering et filtrer les points ayant une probabilité élevée d’être anomalies.● Communiquer les résultats aux métiers au sein de l’entreprise pour valider les Outliers.
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Education
- Etudes Préparatoires d’Ingénieur – Mathématiques & PhysiqueInstitut préparatoire aux études d'ingénieurs de Tunis2017
- Diplôme National d’Ingénieur en TélécommunicationsEcole Nationale d'Ingénieurs de Tunis2020Option 3ème année: Data Science (Machine Learning, Deep Learning, Python, Big Data, Signaux etc. )
Certifications
- Big Data Essentials : HDFS, MapReduce and Spark RDDCoursera2022
- Certified Information Systems AuditorISACA2023