[nom]
Data Engineer | ML & Time Series
Paris | Casablanca
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PROFIL
Data Engineer orienté conception de pipelines, plateformes data et traitements temps réel, avec expérience en cloud, APIs, modélisation et traitement de données à grande échelle. Intervient sur l’ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, supervision et valorisation, sur des cas d’usage variés (gouvernance data, automatisation, IoT, séries temporelles).
À l’aise en environnement conseil et en interaction avec les métiers, avec une appétence pour les environnements data industriels et la conception de solutions robustes pour des problématiques de prévision, d’optimisation et d’analyse de systèmes complexes.
EXPÉRIENCE
TNP Consultants · Paris, FR
Consultant Data (Data Governance & Quality) · Jun 2025 – Déc 2025
SUEZ – Conception de frameworks de qualité des données et de pipelines de données pour des datasets achats à grande échelle dans un programme de transformation.
Stack: Python, SQL, Power BI, Databricks, Dataiku
● Conception et implémentation de frameworks de qualité des données (complétude, validité, cohérence, fraîcheur)
● Développement et maintenance de pipelines de données pour le calcul et la transformation des KPI
● Développement de dashboards Power BI pour le monitoring en temps réel
● Contribution à l’architecture de data gouvernance (dictionnaire de données, metadata management, catalogue de données)
● Réconciliation de données à grande volumétrie entre systèmes hétérogènes (Coupa, Ivalua…)
Gouvernement de Monaco – Formalisation de supports de formation et de conduite du changement autour de la data gouv et de l’IA.
Présanse (FMP) – Développement d’un assistant de recherche métier basé sur l’IA pour l’exploitation de bases documentaires.
● Conception et implémentation de pipelines RAG pour l’exploitation de bases documentaires non structurées.
● Intégration de modèles LLM pour la génération de réponses contextualisées.
● Présentation de la solution et échanges avec les utilisateurs métier pour recueillir les besoins et améliorer l’outil.
IADF Finance (Année de césure) · Rennes, FR
Data Engineer / Data Scientist · Sep 2023 – Sep 2024
Conception et mise en œuvre de pipelines de collecte, structuration et valorisation de données financières et transactionnelles dans un contexte M&A.
Stack: Python, SQL, FastAPI, MongoDB Atlas, Dataiku, Scrapy, Selenium, Playwright
● Développement de pipelines d’ingestion et d’enrichissement de données multi-sources (APIs REST, web scraping distribué).
● Conception de workflows automatisés pour la collecte planifiée et le traitement de datasets volumineux (+500k lignes).
● Structuration et modélisation de données sous MongoDB Atlas (indexation, optimisation de requêtes).
● Développement d’APIs et scripts d’automatisation pour industrialiser les flux de collecte.
● Développement de modèles ML pour l’estimation d’indicateurs financiers, classification des entreprises et le scoring des deals M&A.
● Contribution à l’intégration de workflows Dataiku pour démocratiser l’usage des outils data auprès des équipes métiers.
● Interface entre directions métiers et équipes techniques pour traduire les besoins en solutions exploitables.
ABS Advisory, UM6P (6 mois) · Rabat, MA
Data Scientist / Data Platform · Avr 2023 – Août 2023
Développement d’une plateforme de données pour la collecte, la structuration, l’analyse et la recommandation de profils experts.
Stack: Python, SQL, Tableau, Streamlit, Scikit-Learn
● Développement de pipelines de collecte automatisée de données multi-sources (Linkedin, ResearchGate, etc.)
● Structuration et modélisation de données pour analyse et segmentation.
● Développement de workflows de clustering et enrichissement de données.
● Développement d’applications interactives de visualisation et aide à la décision.
AGRI4.0 (3 mois) · Agadir, MA
Data Engineer / Computer Vision · Jun 2022 – Août 2022
Développement d’un système IoT de surveillance agricole pour le suivi automatisé des ravageurs via capteurs et traitement d’images.
Stack: Python, OpenCV, Docker, ESP32-CAM
● Développement d’une pipeline automatisée de collecte et traitement d’images des plaques collantes, issues de caméras connectées.
● Implémentation de traitements de préprocessing image (filtrage, thresholding, segmentation) avec OpenCV pour le comptage.
● Développement d’un modèle CNN pour l’identification d’espèces nuisibles.
● Participation au prototypage de la conteneurisation de composants pour faciliter le déploiement.
● Mise en place d’alertes automatisées et restitution visuelle des résultats pour le suivi terrain.
ÉDUCATION
Ecole Centrale Casablanca · Casablanca, MA
Diplôme d'ingénieur 2025 · Sep 2021 - 2025
Science des données
Cours pertinents : Science de données, Aide à la décision, Statistiques, Finance, Probabilités, Énergie, ESG & RSE, Économie.
Classes Préparatoires aux Grandes Ecoles MPSI/MP* · Rabat, MA
Programme en mathématiques et physique · Sep 2019 - Jun 2021
Baccalauréat – Mathématiques (Option française) · Agadir, MA
· · Sep 2019 - Jun 2021
PROJETS
Indépendant : Plateforme temps réel de traitement et d’analyse de données de marché · 2025-2026
Conception et déploiement d’un système modulaire de traitement de données temps réel pour séries temporelles à haute fréquence.
Stack: Python, API WebSocket / REST, AWS EC2, Kafka, Redis, SQLite, Parquet, ML, time-series
● Développement de pipelines d’ingestion de données temps réel multi-sources (WebSocket / REST) à haute fréquence (50–100 ms).
● Mise en place de workflows de transformation, feature engineering et stockage optimisé (Parquet, SQLite) sur des mois d’historique.
● Traitement de datasets massifs (20M+ évènements) pour l’analyse de microstructure et la détection de signaux.
● Développement de pipelines de labellisation, backtesting et modèles probabilistes / ML pour l’aide à la décision.
● Déploiement sur AWS (EC2) avec supervision via logs, alertes et suivi de latence.
● Développement d’outils de simulation d’exécution et d’évaluation de performance en temps réel.
Aqua4D Suisse : Modélisation des données sur l'eau et le climat · 2023
● Création de pipelines de traitement de données intégrant les données météorologiques et celles des capteurs
● Développement de modèles de régression pour optimiser l'irrigation en fonction des données climatiques et données de capteurs
● Analyse des variables environnementales historiques pour améliorer l'efficacité de l'eau dans les systèmes agricoles
● Soutien à la prise de décision fondée sur les données pour une gestion durable de l'eau et des ressources
Détection des UAV : Deep Learning pour la détection de signaux de drones · 2022
● Développement d’un modèle de Deep Learning (CNN) pour la détection automatisée de signaux de drones
● Optimisation des performances du modèle (précision, généralisation) via tuning et validation expérimentale
COMPÉTENCES
Programmation · · : · Python, R, SQL, Jupyter, TensorFlow, PyTorch
Stockage des données · : · Parquet, SQLite, MongoDB (NoSQL)
Plateformes de données · : · Dataiku, Databricks, dbt
Extraction de données Web · : · Scrapy, Requests, BeautifulSoup, Selenium, Playwright
Cloud et backend · · : · AWS (EC2, Glue, S3), GCP (notions), Azure (notions)
ML & AI · · · : · NLP, LLM, RAG, MCP, Scikit-learn, time-series
Ingénierie des données · : · Pipelines de données ETL/ELT, Spark, Kafka, Modélisation des données
· · · · · Intégration des données, Orchestration des flux de travail, Git, CI/CD, n8n
Collaboration · · : · GitHub, Jira, Confluence, Notion, Microsoft Teams, MS Office
Compétences générales · : · Rigueur, esprit analytique, autonomie, vulgarisation, sens du résultat
CERTIFICATIONS
Data-Driven Decision-Making - PwC · · · Transformation Digitale · - BCG
Gestion de Projet Google · - Google · · · Introduction à Snowflake · - Snowflake
LANGUES
Français : · DALF C1 · · 91 · / · 100
Anglais : · TOEIC · · 900 · / · 990
