Sarah Mahmoudi

Portfolio Next.js déployé sur GitHub Pages pour présenter mon profil, mes compétences et mes projets.

Application web full-stack facilitant les démarches administratives des étudiants étrangers en France (logement, assurance, CAF, titre de séjour). Phase de préproduction complète : cahier des charges, personas UX (3 segments), diagramme use case UML, maquettes Figma et architecture technique. Stack : React + Node.js/Express + MySQL. 3 rôles distincts : étudiant, administration, conseiller international.

Application web full-stack de gestion et recherche de logements. Projet en phase de conception.

Application web de e-learning (Edugo) développée avec Laravel : gestion des utilisateurs, authentification, cours, modules et base de données relationnelle. Conception UML complète : identification des acteurs (Étudiant, Enseignant, Admin), use case, diagrammes de séquence (authentification, ajout cours, mise à jour compte, prise de cours), diagrammes d'activité, diagramme de classes et architecture 3 couches MVC.

Analyse statistique complète des données d'activité d'un animal équipé du collier PetTracker. Variable étudiée : distance parcourue par jour (km). Calcul de la moyenne (2,1 km), médiane, variance, écart-type (0,37 km) et étendue. Modélisation par loi normale (μ=2,1, σ=0,21), règle 68-95-99%, calculs de probabilités avec table Z. Analyse de corrélation (distance vs calories brûlées) et régression linéaire. Génération de datasets et visualisations Python.

Rapport d'analyse de stratégie marketing digital : segmentation, canaux digitaux, indicateurs de performance (KPIs), campagnes et recommandations. Étude complète des leviers d'acquisition et de fidélisation.

Mise en place d'un pipeline CI/CD complet : intégration continue avec Jenkins, conteneurisation Docker, analyse qualité de code avec SonarQube. Automatisation du build, des tests et du déploiement.

Développement d'une application de notes sécurisée en respectant les recommandations OWASP Top 10. Étude et correction des principales failles web : injection SQL, XSS, CSRF, authentification défaillante, exposition de données sensibles.

Application Java de gestion de bibliothèque (eLibrairie) : gestion des ressources (livres, magazines, DVD), des utilisateurs et des emprunts via un menu interactif en console. Implémentation orientée objet complète avec héritage, interfaces, collections et gestion des exceptions.

Réalisation d'un podcast en anglais sur l'inclusion des personnes handicapées en Tunisie (LimitLESSons). Rédaction du script, présentation du cadre APCU (Access, Penetration, Circulation, Use), enregistrement et montage audio professionnel. Travail sur la diction, le rythme et la narration en anglais.

Série de vidéos sur trois thématiques : l'activisme numérique, l'IA dans l'éducation, et l'évolution technologique. Génération de scripts avec LLMs, narration, montage vidéo et intégration de visuels générés par IA.

Exploration du dataset Netflix : nettoyage, statistiques descriptives et visualisations.

Analyse des scores de bonheur (2015–2019) : comparaisons par pays, tendances et exploration des facteurs associés.

Application CLI Python : gestion des patients, rendez-vous, ordonnances, historique et graphiques.

Conception et implémentation d'une base e-commerce complète : comptes, catalogue, commandes, paiements, livraison, stock.

Projet de recherche académique sur la réduction du cybersickness en réalité virtuelle par des approches d'intelligence artificielle. Revue de littérature approfondie (état de l'art), étude des mécanismes neurophysiologiques du cybersickness, et proposition d'une architecture technique intégrant des capteurs biométriques en temps réel (EEG, eye-tracking, accéléromètre) pour prédire et atténuer les symptômes.

Volet expérimental du projet de recherche VR : collecte terrain sur 100+ participants en session VR, pipeline ML complet pour prédire le niveau de cybersickness. Classification supervisée (Logistic Regression 96.7%, SVM 95%), régression SSQ, réduction dimensionnelle PCA (13 → 11 composantes, 90% variance) et clustering K-Means (4 profils utilisateurs identifiés, silhouette=0.14).

Calcul et analyse du SDI (Hickel 2020) sur 104 pays de 2015 à 2019. Pipeline complet : calcul de 6 KPIs (IEV, IE, IR, ID, IIE, SDI), analyse du dépassement des limites planétaires CO2/empreinte matérielle, évolution temporelle et classement mondial. Visualisations Power BI incluses.

Étude comparative CRM vs ERP : concepts, enjeux métier et différences fonctionnelles. Installation et configuration d'un CRM open source (Apache + MySQL). Exploration des modules clés : base clients centralisée, automatisation des ventes, gestion des campagnes marketing, support client et reporting. Implémentation d'un mini back-end PHP illustrant la logique CRM : authentification, CRUD contacts, tableau de bord avec statistiques.

Conception complète de l'architecture technique d'une plateforme CRM en mode SaaS multi-tenant (PSTB). Diagrammes C4 (Context, Containers, Components), architecture réseau segmentée (DMZ / Zone Applicative / Zone Données), choix d'infrastructure Cloud, stack technique (React, NestJS, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Docker, Kubernetes), modèle de données multi-tenant avec isolation par tenant_id, 10 Architecture Decision Records (ADR), analyse des risques et conformité RGPD.