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Ingénieur Data Junior
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Profil professionnel
Ingénieur d’État en Ingénierie Informatique et Réseaux, spécialisé en Data Engineering. Expérience pratique dans la conception de pipelines de données batch et streaming, l’intégration et la transformation de données à grande échelle, ainsi que l’automatisation et l’orchestration des traitements. Maîtrise de Python, SQL, Spark, Kafka, Airflow et GCP, avec une attention particulière portée à la qualité, la fiabilité et la traçabilité des données. Capable de construire des flux de données robustes et exploitables pour répondre aux besoins de la BI, de l’analytique et du machine learning.
Expériences professionnelles
APM Terminals Tanger : Stagiaire en ingénierie des données · Fév. 2026 – Juil. 2026
- Conception et développement d’un système d’aide à la décision basé sur l’IA afin d’optimiser la planification des équipements pour les opérations d’un terminal à conteneurs.
- Création de pipelines pour collecter, traiter, nettoyer et préparer les données opérationnelles destinées aux cas d’usage de machine learning et d’optimisation.
- Développement de modèles prédictifs de machine learning pour estimer les performances opérationnelles et appuyer les décisions d’allocation des ressources.
- Mise en œuvre de modèles d’optimisation fondés sur l’apprentissage par renforcement afin de recommander le déploiement des équipements dans le respect des contraintes opérationnelles.
- Conception de services backend intégrant le traitement des données, les modèles de machine learning et la logique décisionnelle au sein d’une application unifiée.
- Collaboration avec les équipes informatiques et opérationnelles afin d’aligner la solution sur les processus réels du terminal et les besoins métier.
Smart Automation Technologies : Stagiaire en ingénierie des données · Juil. 2025 – Août 2025
- Conception et déploiement d’un écosystème Big Data temps réel fondé sur l’architecture Kappa pour traiter des flux IoT et de télémétrie automobile.
- Développement de pipelines de données en streaming avec Apache Kafka et Apache Flink pour l’ingestion et le traitement en temps réel.
- Intégration de MongoDB, PostgreSQL et HDFS pour gérer des données structurées, semi-structurées et brutes.
- Déploiement et supervision des services avec Docker, Prometheus, Grafana, Elasticsearch et Kibana.
Smart Automation Technologies : Développeur MEAN Stack · Oct. 2023 – Juin 2024
- Contribution à la conception et au développement d’une plateforme web, des services backend à l’interface utilisateur.
- Développement d’applications web avec la stack MEAN : MongoDB, Express.js, Angular et Node.js.
- Création d’interfaces utilisateur responsives et d’API RESTful pour prendre en charge les fonctionnalités de la plateforme et les échanges de données.
Formation
École marocaine des sciences de l’ingénieur (EMSI) · 2024 – 2026
- Diplôme d’Ingénieur d’État en Informatique (Génie Logiciel & Data Engineering).
Faculté des Sciences et Techniques, Tanger · 2018 – 2023
- Licence en Sciences et Techniques en Génie Informatique.
Projet personnel
Plateforme ACP
- Développement d’une plateforme full stack d’ingénierie des données permettant de créer, versionner, planifier, exécuter et superviser des pipelines batch et streaming.
- Création d’un plan de contrôle FastAPI et d’un moteur d’exécution Apache Spark prenant en charge les transformations Bronze– Silver–Gold, l’ingestion depuis un stockage objet, le streaming Kafka et la publication dans PostgreSQL.
- Mise en œuvre du versionnement des pipelines, du suivi des schémas, de la planification, des nouvelles tentatives, de l’annulation, du suivi par étape, de l’authentification JWT et du contrôle d’accès par rôles.
- Développement d’un tableau de bord Angular et conteneurisation de la plateforme avec Docker Compose, PostgreSQL, MinIO, Kafka, Spark, FastAPI et Angular.
Compétences
Compétences techniques · Compétences Interpersonnelles
- Ingénierie des données : ETL/ELT, pipelines batch et streaming, transformation et · • Esprit d’analyse et pensée structurée qualité des données · • Résolution de problèmes et sens de l’initiative
- Big Data : Apache Spark, Apache Kafka · • Communication claire et synthétique
- Cloud (GCP) : BigQuery, Cloud Storage, Pub/Sub · • Travail en équipe et collaboration interfonc-
- Orchestration : Apache Airflow · tionnelle
- Data Warehousing : modélisation dimensionnelle, conception d’entrepôts de données · • Adaptabilité et apprentissage rapide
- Programmation : Python, SQL, Java · • Sens de l’organisation et gestion des priorités
- Bases de données : PostgreSQL, SQL Server, MySQL, MongoDB · • Rigueur, autonomie et souci du détail
- Outils : Docker, Git · • Esprit d’amélioration continue et culture Lean
Langues
Arabe (langue maternelle) · | · Français (courant) · | · Anglais (courant)