Description

💡 Grâce à une forte capacité d’adaptation et une approche orientée résolution de problèmes, je suis capable de prendre en main rapidement des outils nouveaux et de produire des résultats concrets en peu de temps.

🔍 Mon expertise se concentre sur :

L’exploration et l’analyse de données

Le traitement et la visualisation avec Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn…)

La création de scripts automatisés pour des tâches répétitives

L’aide à la prise de décision basée sur les données

🚀 Ce qui me différencie :

Une approche pragmatique et rapide

Une capacité à comprendre les besoins métiers

Une communication claire et efficace

Une forte autonomie, même sur des outils ou environnements découverts récemment

Je suis disponible pour des missions ponctuelles ou récurrentes. N’hésitez pas à me contacter pour discuter de vos besoins !

Langues

Français
Bilingue ou natif
Arabe
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Maltais
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Alten
Stage de césure
juillet 2025 - Aujourd'hui (11 mois)
Paris, France
Modélisation numérique et optimisation pour chaînes logistiques industrielles
• Création d'un jumeau numérique pour l'optimisation des flux de production et supply chain en Tecnomatix Plant Simulation de Siemens — Amélioration de l'efficacité des processus logistiques.
• Développement d'algorithmes d'optimisation et d'automatisation en Python pour séquencement, planification et gestion des stocks dans des projets complexes.
• Contribution à deux projets de Smart Factory 4.0, avec focus sur l'intégration de simulations numériques pour l'optimisation des flux énergétiques et logistiques.
• Sujet de recherche en optimisation de séquencement des produits, applicable à la logistique énergétique et aux chaînes d'appro visionnement durables.
Tecnomatix Python Optimisation de production
Centre de Morphologie Mathématique (CMM),
Stage recherche
mars 2025 - mai 2025 (2 mois)
Paris, France
Détection d'anomalies en données de contamination radioactive par deep learning (ASNR)
• Développement de modèles deep learning pour analyse de données environnementales — Réduction des fausses alertes de 99,2 % et économies de 15 % dans les processus de monitoring.
• Atteinte d'une fiabilité de détection de 100 % — Méthodes transposables à la surveillance et optimisation des flux en supply chain énergétique.
MARITEC,
Stage
juin 2024 - août 2024 (2 mois)
Tunisia
• Contribution au projet de protection de l'île de Gorée (Sénégal) : Modélisation par éléments finis (TELEMAC) pour simulation de vagues, états de mer et scénarios d'érosion côtière.
• Collecte, traitement et analyse de données bathymétriques et environnementales pour optimiser la conception d'ouvrages de protection maritime.
• Développement d'une application web PHP pour la gestion de projets (tâches, facturation, stockage documentaire conforme ISO 9001) .