Beschreibung

Je suis un Data Engineer passionné, spécialisé dans la création de pipelines de données robustes et évolutifs, l’ingestion de données à grande échelle et l’intégration de solutions de Machine Learning sur AWS.

Ce que je fais :

- Conception et développement de pipelines de données : Automatisation des flux pour collecter, transformer et charger des données.

- Big Data : Traitement de données massives à l'aide d'outils comme PySpark, Glue et Athena.

- Machine Learning : Intégration de modèles dans des environnements cloud pour des déploiements rapides et fiables.

- AWS : Expertise sur les services S3, EMR, Batch, Lambda, StepFunctions, Sagemaker, et d'autres outils pour une infrastructure optimisée.

Je vous accompagne dans vos projets data, depuis la collecte et le traitement des données jusqu’à l’exploitation de leur plein potentiel à travers des solutions sur mesure.

Sprachen

Französisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Arabisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Spanisch
Konversationssicher

Arbeitsortpräferenzen

Vor Ort möglich

Paris (bis zu 50 km)

IKTOS
DATA & ML ENGINEER
GESUNDHEIT & WELLNESS
Mai 2022 - Heute (4 Jahre und 1 Monat)
Paris, France
Conception et maintenance d’un data hub harmonisé pour un grand groupe pharmaceutique américain, centralisant des données chimiques issues de sources multiples :
• Développement de pipelines de données sur AWS (ingestion, standardisation et transformation) avec traitement incrémental afin d’éviter le retraitement des données inchangées et d’optimiser les performances.
• Mise en place d’une zone de données finale, servant de socle aux usages analytiques, scientifiques et ML.
• Implémentation de traitements distribués PySpark sur EMR Serverless, de transformations sur AWS Batch, le tout orchestré via AWS Stepfunctions et validé sur AWS Glue.

Développement de processus automatisés de préparation de données et déploiement de pipelines ML :
• Conception et maintenance de pipelines ML industrialisés pour la préparation automatique des données et l’alimentation de modèles prédictifs et génératifs.
• Entrainement de modèles ML sur AWS SageMaker.
• Mise en production de pipelines ML dans les environnements clients (pharma/biotech).

Développement d’un système de gestion de l’approvisionnement de composés chimiques pour un laboratoire de robotique :
• Conception d’une API REST avec FastAPI et PostgreSQL pour la gestion des stocks, réservations, allocations et réapprovisionnements automatisés.
• Garantie d’une traçabilité complète grâce à des métadonnées riches sur les composés.
PySpark Python Amazon Web Services REST APIs SQL
BEARINGPOINT
CONSULTANT DATA ANALYTICS – SUPPLY CHAIN
Februar 2019 - Mai 2022 (3 Jahre und 3 Monate)
Paris, France
Intervention chez plusieurs clients (Energie, Retail, Industrie, Logistique, Santé) sur des problématiques de fiabilité et de migration de données :
• Conception de pipelines de migration et d’intégration de données lors de l’implémentation d’ERP (SAP, IFS).
• Développement et automatisation de processus ETL industrialisés pour transformer, contrôler et fiabiliser les données.
• Industrialisation des flux de données afin d’améliorer la qualité, la fiabilité et la disponibilité des données analytiques.
• Support aux usages analytiques et BI via la mise à disposition de jeux de données structurés pour le pilotage opérationnel.
Python SQL REST APIs
VEEPPEE
DATA ENGINEER – PLANIFICATION LOGISTIQUE
LOGISTIK & SUPPLY CHAIN
September 2017 - Oktober 2018 (1 Jahr und 1 Monat)
Paris, France
Au sein du pôle data et en étroite collaboration avec l'équipe de planification logistique, j’ai eu pour missions :
• Développement d'un algorithme de clustering pour optimiser l’affectation des stocks aux entrepôts et réduire les délais de livraison.
• Prévisions de ventes : Création d’un modèle pour prévoir les volumes de ventes avec une précision de 85 %.
• Mise en place d'une API pour l'affichage des pictogrammes de délai de livraison sur le site marchand.
• Création et suivi d’un nouvel outil S&OP.
• Mise en place de KPIs pour analyser la performance du processus de planification.
Python Data science