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Ingénieur DataOps · Plateformes Data & IA · Environnements Critiques & Réglementés

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RÉSUMÉ PROFESSIONNEL

Ingénieur DataOps spécialisé dans l'exploitation, l'industrialisation et la gouvernance de plateformes Data & IA en environnements bancaires critiques et réglementés. Expertise avancée en gestion de pipelines données bout en bout, orchestration temps réel (Kafka), mise en production de modèles IA/ML et intégration d’écosystèmes Big Data complexes.

Maîtrise avancée de Cloudera CDP, Confluent Kafka, IBM CP4D, ELK Stack et Openshift. Sensibilisé aux enjeux de gouvernance, data quality, et SLA en production.

EXPÉRIENCE PROFESSIONNELLE

Ingénieur DataOps & Intégrateur – Exploitation et Administration Plateforme Data · 09/2023 –Présent

Attijariwafa Bank – Maroc | Banque – Environnement critique & réglementé

• Intégration d’applications critiques en production : Openshift deployment, service mesh Istio(routage, mTLS, règles d’accès), scalabilité & haute disponibilité
• Administration et maintien en conditions opérationnelles de plateformes data critiques
• Installation & Configuration Cloudera CDP 7.1.3 From Scratch
• ⁠ Administration & exploitation de Cloudera CDP en production : HDFS, YARN, Hive, HBase, Iceberg – Gestion des workloads, optimisation des requêtes, repartitionnement de donnés
• ⁠ Upgrade plateforme Cloudera CDP (7.1.3 → 7.1.9) en zéro-downtime sans interruption des pipelines en production
• ⁠ Administration Confluent Kafka en production : Gestion des topics, partitions, consumer groups, RBAC, mTLS, monitoring SLA 99.99%
• ⁠ Support des pipelines de données temps réel critiques
• ⁠ Pipeline CI/CD (GitLab) données complète : Déploiement multi-environnements (Dev/Recette/Prod), rollback progressif, feature flags, gestion des secrets via Vault
• ⁠ Automatisation des déploiements, orchestration workflows data et upgrades via Ansible playbooks
• ⁠ Observabilité & monitoring : Upgrade de la stack ELK (7.17 → 8.12) avec optimisation des performances, pipelines Logstash, dashboards KPI de données ( Kibana, Grafana, Dynatrace)
• ⁠ Gouvernance & qualité données : Ranger RBAC, Kerberos, définition SLA/SLO métier, data lineage, alerting anomalies
• Mise en production & exploitation modèles IA/ML : Déploiement sur IBM Cloud Pak for Data (CP4D), monitoring des performances, drift detection, gestion du cycle de vie modèle
• Mise en production de modèles Machine Learning (cas d’usage fraude)
• Gestion des incidents, troubleshooting et amélioration continue de la disponibilité des services, en appliquant les bonnes pratiques ITIL (Incident / Problem / Change Management)
• Collaboration transverse : Equipes Data, Sécurité (gouvernance) et Métiers (SLA & incidents)

Stage PFE – Machine Learning & IA (AIOps) · 02/2023 – 06/2023

Attijariwafa Bank – Casablanca

• Approche AIOps : Stratégie d’automatisation et détection d’incidents & amélioration des opérations IT
• Détection d’anomalies ML en temps réel : Implémentation ML Easticsearch pour détection d’anomalies de données IT (logs, métriques)
• Pipeline de données Elastic Stack : Configuration Elasticsearch(analyse), Logstash(ETL), Kibana (Visualisation)
• Optimisation & tunning : Ajustement hyperparamètres ML -> F1-score 92%, réduction MTTR de 30% Stage d'Application – Modélisation & Optimisation Transport · 06/2022 – 08/2022 OCP – SOTREG, Khouribga Modélisation et optimisation du transport du personnel en utilisant l'algorithme ACO à l'aide de Python -> réduction coûts 18%

FORMATION

Diplôme d'Ingénieur – Génie Modélisation & Informatique Scientifique · 09/2020 – 08/2023

École Mohammedia d'Ingénieurs, Rabat

Classes Préparatoires – Mathématiques & Physique · 09/2018 – 06/2020

CPGE Lycée Moulay Idriss, Fès

Baccalauréat – Sciences Mathématiques · 09/2017 – 07/2018

Lycée Sidi Lahcen Lyoussi, Sefrou

COMPÉTENCES TECHNIQUES

LLM Ops & IA : · Mise en production et exploitation de modèles ML, IBM Cloud Pak for Data (CP4D), RAG,

bases vectorielles, gestion des prompts, suivi des performances des modèles en production.

Kubernetes / OpenShift : · Déploiement, scaling, namespaces, RBAC.

CI/CD : · GitLab CI/CD, pipelines multi-environnements, déploiements automatisés, déploiement

via Helm Charts.

Infrastructure as Code : · Terraform, Ansible.

Secrets & Configuration : · Vault, ConfigMap, Secrets, monitoring et alerting.

Streaming & Messaging : · Apache Kafka, Confluent Platform, mTLS, ACLs, gestion des topics et consumer groups.

Big Data : · Hadoop / Cloudera (HDFS, YARN, Hive, HBase, Iceberg, zookeeper, Impala, Knox,

Airflow), Spark SQL, optimisation des requêtes, repartitionnement.

Observabilité : · ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats), Prometheus, Grafana, Dynatrace,

gestion d'incidents, troubleshooting et tuning.

Sécurité : · Ranger, Kerberos, RBAC, SLO/SLA, HA, réplication et sauvegarde.

CERTIFICATIONS

Red Hat OpenShift Administration I – Operating a Production Cluster (DO180) – Ver. 4.14 (05/2025)

Red Hat System Administration I (RH124) – Ver. 9.3 (05/2025)

LANGUES

Arabe · Courant (langue maternelle)

Français · Courant

Anglais · Bon niveau