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A S

Data scientist/ DataOps / Data Analyst / Cloud

Can work in or around Paris

  • 48.858705
  • 2.342865
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Location and workplace preferences

Location
Paris, France
Can work onsite in your office in
  • around Paris and 50km

Preferences

Project length
Between 3-6 months
Company size
  • 50 - 249 people
  • 250 - 999 people
  • 1000 - 4999 people
  • ≥ 5000 people

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Skills (9)

A in a few words

Motivé par les technologies du cloud, la data et de l'automatisation, je recherche une mission qui pourrait me permettre de m’exprimer techniquement.
Ingénieur en système d'information diplômé de l'ESIEA, je suis spécialisé en Sciences et technologies du numérique, Systèmes d'information, Sécurité Informatique et Big Data.
Certifiée AWS Solutions Architect, aujourd’hui, j’accompagne les entreprises dans leur migration/transformation vers le cloud, et la transformation data.
A travers mes expériences, j’ai participé au déploiement et à l’orchestration de machines virtuelles en utilisant Docker et Kubernetes.
En qualité de Datascientist, j’ai participé à des projets d’optimisation de coût par la création de modèles statistiques, allant jusqu’au déploiement de la solution dans le cloud.
Ma rigueur, ma capacité à travailler en agile me permettent d’intégrer rapidement les projets.

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Experience

Mohawk Cloud

Digital & IT

Ingénieur DevOps /DataOps

Champs-sur-Marne, France

July 2022 - Today (7 months)

Migration et déploiement Infrastructure sur AWS
Client : Start-up
• Proof of concept
• Move to cloud AWS
• Machine learning

CYBERRANGE AIRBUS

Aviation & Aerospace

Administration Système (Linux, Windows)

Laval, France

October 2020 - March 2021 (5 months)


• Création d’un TP Active Directory pour les bases de l’administration système et d’un TP sur les bases de données
• Réalisation d’un DockerFile pour le template Suricata sous CentOS 7
• Configuration et déploiement de machines virtuelles
Linux Java VMWARE Git

ORANGE / OBS(Laval)

Digital & IT

Data Scientist

Laval

September 2020 - January 2022 (1 year and 4 months)

• Extraction des données du datawarehouse Hive par des requêtes SQL
• Automatisation de l’extraction (Jupyter, API jaydebe, driver JDBC)
• Exploration, modélisation de séries temporelles (méthodes SARIMA, TES-Triple Exponential Smoothing, LSTM)
• Evaluation du degré de validité des modèles : tests statistiques (Shapiro-Wilk, Ljung-Box test)
• Développement de scripts Python pour automatiser les tâches
• Restitution des livrables et présentation business team
Hive Jupyter JDBC Python SQL Machine learning Numpy Scikit-learn Pandas

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