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Data Engineer

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PROFIL

Data Engineer issue d’un parcours en Data Science, avec près de 2 ans d’expérience dans des environnements Data et Machine Learning.

Expérience dans la conception et l’automatisation de pipelines de données géospatiales, le contrôle de la qualité des données et le déploiement de traitements conteneurisés sur AWS. Capable de construire des workflows fiables et reproductibles avec Python, SQL, Spark, Docker et Kubernetes.

PROJETS ET FORMATION CONTINUE - 2026

• PIPELINE DATA ENGINEERING ADVENTUREWORKS SUR AZURE Construire un pipeline de données de bout en bout avec Azure Data Factory, ADLS Gen2, Databricks, Spark
• PIPELINE MLOPS DE PRÉDICTION IMMOBILIÈRE

Développer un pipeline de régression intégrant validation des données, MLflow, tests automatisés, FastAPI, Docker

• ASSISTANT DE RECHERCHE DOCUMENTAIRE RAG

Concevoir un assistant de recherche sémantique avec LangChain, FAISS et des modèles de langage.

Certifications obtenues en 2026 : IBM Data Engineering Professional Certificate - IBM | Microsoft Fabric Data Engineer - Microsoft |

Machine Learning in Production - DeepLearning.AI | Machine Learning Specialization | Advanced SQL | Apache Spark / Databricks

EXPÉRIENCES PROFESSIONNELLES

DATA ENGINEER / DATA SCIENTIST - CYBELETECH | CDD · Déc. 2024 - Sept. 2025 | Orléans, France

• Concevoir des pipelines de préparation et de feature engineering pour transformer des séries temporelles issues d’images satellitaires.
• Fiabiliser les traitements en identifiant les données manquantes et en contrôlant leur qualité avant l’entraînement des modèles.
• Automatiser les workflows de traitement des données et réduire le temps d’exécution de 30 %.
• Conteneuriser et déployer les traitements sur AWS avec Docker et Kubernetes, puis superviser leur fonctionnement avec Grafana.

Environnement: Python, SQL, PostgreSQL, AWS, Docker, Kubernetes, Git, Grafana, RabbitMQ

DATA SCIENTIST - CYBELETECH | STAGE · Avr. 2024 - Sept. 2024 | Orléans, France

• Préparer, nettoyer et transformer des données multispectrales destinées à l’entraînement de modèles de Machine Learning.
• Développer un modèle de classification d’essences forestières atteignant une précision de 88 %, puis évaluer sa robustesse par validation croisée.

Environnement: Python, scikit-learn, TensorFlow, pandas, Numpy, Docker, Git

DATA ANALYST - LIFAT | STAGE · 2022 | Tours, France

• Concevoir un pipeline d’analyse exploratoire, appliquer des méthodes de clustering et produire des visualisations facilitant l’interprétation des résultats.

Environnement: Python, R, Excel, Matplotlib

DATA ANALYST - CHINA Scholarship consulting | STAGE · 2021 | Casablanca, Maroc

• Nettoyer et structurer les données de candidatures, puis alimenter des tableaux de bord Power BI destinés au suivi et au reporting.

Environnement: Power BI, Excel

COMPÉTENCES TECHNIQUES

• Langages et données : Python, SQL, R, PostgreSQL, pandas, NumPy, GeoTIFF
• Data Engineering : ETL/ELT, pipelines de données, qualité des données, Spark, Databricks, Airflow
• Architecture des données : Data Lake, Data Warehouse, modélisation des données
• Cloud et DevOps : AWS, Azure, Docker, Kubernetes, Git, Linux, CI/CD, Grafana
• Machine Learning : scikit-learn, TensorFlow, XGBoost, feature engineering, validation croisée
• BI et visualisation : Power BI, Streamlit, Matplotlib

FORMATION

• Master Informatique — Data mining et Intelligence Artificielle · Université d’Orléans · | 2022–2024
• Licence 3 Informatique · Université de Tours · | 2021–2022
• Sciences de l’ingénieur (Bac +3) · EMSI, Casablanca · | 2018–2021

LANGUES

Français (Natif) | Anglais (Professionnel) | Espagnol (Débutant)