À propos de Ouijdane
- 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.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Expériences
- Pôle Data IA - La Poste GroupeData ScientistSECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSoctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)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 )SECTEUR PUBLIC & COLLECTIVITÉSseptembre 2023 - septembre 2025 (2 ans)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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