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Ingénieure en Data Engineering & Analytics. · [e-mail]

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EXPERIENCE PROFESSIONNELLE

• OPmobility · janvier 2025 - aujourd’hui

Data Engineer & Analytics · Tanger, Maroc

En tant que Data Engineer & Analytics Engineer, mon rôle consiste à exploiter les données des domaines Programme et Product pour la mise en place de solutions analytiques destinées aux équipes Engineering et Manufacturing.

Projet : EPM / MPM Dashboard

• Refonte complète d’un reporting initialement basé sur Excel et des extractions manuelles depuis KEOPS, PAMS et SAP, sans mise à jour automatique.
• Conception d’une solution centralisée et automatisée répondant aux besoins des équipes Engineering et Manufacturing pour le suivi des activités MPM.
• Intégration de nouvelles sources de données, notamment KEOPS (PLM – Project Lifecycle Management), dans Databricks via Talend.
• Mise en place des pipelines de données selon l’architecture Medallion (Bronze / Silver / Gold) : o · Création et orchestration des jobs Databricks o · Gestion des tables, transformations et agrégations en SQL et PySpark
• Développement de deux dashboards : o · EPM (Engineering Project Management) : suivi des projets, scope changes, charges horaires, parts, engineering equipment et injection tools o · MPM (Manufacturing Project Management) : suivi des mêmes indicateurs côté manufacturing
• Modélisation des données en schéma en étoile, articulé autour de la table centrale EBOM Link, permettant de relier efficacement l’ensemble des tables métiers.

Projet : eCosting Reports

Mise en place de rapports analytiques autour de la solution Siemens TCPCM, utilisée pour le costing et pricing des projets d’acquisition et de développement, à destination des équipes Project, Purchasing, Finance et Sales.

• Conception d’une solution de reporting externe pour pallier les limitations de l’outil eCosting et répondre aux besoins métiers critiques au Go Live : o · Costing vs Pricing Report (support aux négociations commerciales avec les constructeurs automobiles) o · Costing vs Pricing – Investment o · Sales Summary
• Mise en œuvre d’une architecture Data Engineering avancée permettant un rafraîchissement quasi-temps réel des données (toutes les 5 minutes).
• Développement d’un job Talend connecté à une base de données SQL, basé sur le Change Data Capture (CDC) afin de capter uniquement les modifications et optimiser les flux de données.
• Orchestration d’un second job déclenché à la fin du premier, permettant : o · La récupération des calculs de costing et des informations de pricing via des appels API o · L’alimentation de la couche Bronze sur Databricks
• Transformation des données via SQL pour la création d’une clé métier unique et stable, fondée sur une hiérarchie métier cohérente, garantissant le matching fiable entre les données de costing et de pricing.
• Construction de la couche Gold, exposée sous forme de vue optimisée consommée par Power BI, assurant l’accès permanent aux données les plus récentes.

Technologies & Outils utilisés : Databricks, Apache Spark (PySpark), Java, SQL, Talend Studio, Azure DevOps, Power

BI, Postman

• CID - DEVELOPEMENT · Août 2024 - Décembre 2025 Data Engineer · Rabat, Maroc

Projet : Tweets Analyzer

Projet de recherche visant à développer un outil avancé d’analyse de sentiments et d’interactions sur Twitter, permettant d’extraire des insights pour des sujets spécifiques, des périodes déterminées et des zones géographiques ciblées.

• Conception et mise en œuvre d’un pipeline ETL robuste pour la collecte, le filtrage et la transformation des tweets en données exploitables.
• Application de techniques de nettoyage et de validation des données, incluant la détection des doublons et la normalisation des textes pour améliorer la qualité des analyses.
• Réalisation de tests de performance et d’optimisation des pipelines pour garantir des traitements rapides et précis sur de larges volumes de données.
• Déploiement d’une infrastructure de stockage évolutive et tolérante aux pannes pour gérer le grands volumes de données sociales.
• Collaboration avec l’équipe DevOps pour conteneuriser et automatiser les workflows avec Docker, assurant un déploiement reproductible et fiable.

Technologies & Outils utilisés : Apache Spark (PySpark), Apache Hadoop, Docker, MongoDB, Azure DevOps

• HENCEFORTH · février 2024 - Juillet 2024

Data Engineer · Rabat, Maroc

Au cours de cette expérience, j’ai travaillé sur un projet de recherche divisé en deux volets principaux :

• Conception d’un pipeline batch pour le traitement des données : o Développement d’un pipeline ETL pour collecter et traiter des vidéos depuis l’API YouTube. o Supervision complète du pipeline et gestion des aspects techniques pour assurer la fiabilité du traitement. o Coordination régulière avec l’équipe via des réunions hebdomadaires pour suivre l’avancement et résoudre les problèmes. o Traitement de 150 000 vidéos et extraction de 134 000 insights en 20 jours, démontrant la scalabilité du système.
• Analyse comparative des méthodes d’expansion de requêtes : o Évaluation et comparaison des différentes méthodes pour améliorer la pertinence des recherches. o Implémentation et optimisation de BM25 pour l’expansion de requêtes. o Tests avec LLMs, API Google et graphes de connaissances pour enrichir les résultats. o Intégration des deux volets pour créer un système de recherche complet et performant, combinant collecte massive et recherche avancée.

FORMATION

• École Nationale Supérieure d’Informatique et d’Analyse des Systèmes (ENSIAS) · Rabat, Maroc Ingénieur d’état en Intelligence Artificielle · 2021 - 2024
• CPGE Lycée Reda Slaoui · Agadir, Maroc

Classes Préparatoires Aux Grandes Ecoles d’Ingénieurs · 2019 - 2021

• Lycée Al Maarifa · Ait Melloul, Maroc

Baccalauréat en Sciences Mathématiques A Option : Français · 2019

COMPETENCES & CERTIFICATIONS

Certifications: Databricks Certified Data Engineer Associate, Microsoft Certified: Power BI Data Analyst

Associate (en coure)

Langages de programmation : Python, Java, SQL.

Big Data: Spark, Hadoop, Kafka, Databricks, Talend Big Data, Azure Data Factory.

Data Visualization: Power BI

SGBD: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Elasticsearch.

Logiciel/Outils : Docker, Azure DevOps

Langages : Français, Anglais, Arabe