[nom]
Business Intelligence Engineer
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PROFIL
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Data Engineer chez Amazon, spécialisée dans la construction de pipelines de données à grande échelle, l’automatisation ETL et les systèmes de traitement distribués pour la planification transport. Expérience solide en Python, SQL, Spark et AWS (S3, Redshift, Lambda). Compétences en conception d’architectures de données scalables, collaboration transverse et livraison de plateformes data en production.
EXPÉRIENCE
Business Intelligence Engineer
AMAZON
z Nov 2024 – Présent · * Paris, France
- Pilotage du workstream BIE pour le lancement des outils d’optimisation au Japon : recueil des besoins auprès des planners, définition des critères d’acceptation, coordination avec les équipes Science et Engineering, et validation end-to-end avant livraison.
- Conception de pipelines ETL scalables en Python et Spark (S3 → Red- shift), incluant des frameworks automatisés de qualité de données pour valider les sorties modèle vs réalité.
- Extension des modèles de données pour unifier les flux sortables et non-sortables sur EU5, réduisant l’erreur de prévision de 18% et amélio- rant 19/23 KPIs opérationnels.
- Développement et maintenance de packages Python en production via CI/CD avec code reviews, utilisant des conteneurs Docker pour les tests d’intégration avant déploiement.
Technologies : Python, SQL, Apache Spark, AWS (S3, Redshift, Lambda), Docker, CI/CD, ETL, Modélisation de données, Git
Business Intelligence Engineer Stagiaire
AMAZON
z Mars 2024 – Oct 2024 · * Paris, France
- Conception et construction d’un pipeline de backtesting from scratch (Python, Spark) pour évaluer les modèles de prévision sur des données historiques de transport.
- Développement de workflows ETL intégrant des datasets opérationnels et de simulation à grande échelle (S3 → Redshift).
- Création de dashboards interactifs comparant prévisions vs KPIs réels (distance, coût, performance de vitesse).
Technologies : Python, SQL, Apache Spark, AWS (S3, Redshift), QuickSight, ETL
Data Scientist Stagiaire
Wisp Solutions
z Avr 2023 – Sep 2023 · * Paris, France
- Développement de modèles d’apprentissage par renforcement pour l’optimisation intelligente de feux de signalisation dans des environ- nements de simulation conteneurisés (Docker).
- Construction de systèmes multi-agents pour le contrôle coordonné de plusieurs intersections.
- Optimisation des paramètres de modèles pour améliorer les perfor- mances et la fluidité du trafic.
Technologies : Python, Deep Learning, Apprentissage par Renforce-ment, Docker, Git
FORMATION
ECOLE CENTRALE MARSEILLE
Sciences de l’Information et Société Numérique
z 2022 – 2024 · * Marseille, France
ECOLE CENTRALE CASABLANCA
Diplôme d’Ingénieur en Data Science &
Transformation Digitale
z 2020 – 2024 · * Casablanca, Maroc
UNIVERSITÉ CHOUAIB DOUKKALI
Licence en Mathématiques
z 2017 – 2020 · * El Jadida, Maroc
Major de promotion
COMPÉTENCES
- Langages : Python, SQL, PySpark
- Cloud & Stockage : AWS (S3, Redshift, Lambda)
- Traitement : Apache Spark, ETL/ELT, pipelines batch
- Qualité de données : Frameworks de validation, monitoring, tests automatisés
- Conteneurs & CI/CD : Docker, Git, code re- views, déploiement automatisé
- Modélisation : Conception de schémas, frame- works KPI
- Visualisation : QuickSight, dashboards
- Domaine : Planification transport, logistique, prévision
LANGUES
- Français : C1
- Anglais : B2
- Arabe : Langue maternelle
POINTS FORTS
Ownership · Livraison End-to-End · Collaboration
Relation Client · Pipelines de Données
Résolution de Problèmes · Adaptabilité