About Ferroudja
Data Analytics Engineer confirmée avec un fort socle technique et une double culture data & métier. Mon profil se situe à l’interface entre data engineering, analytics et pilotage Agile, avec une capacité éprouvée à intervenir sur l’architecture, l’industrialisation et la valorisation de données dans des environnements complexes (banque, luxe, énergie).
Dotée d’un esprit analytique développé, d’une grande curiosité technique et d’une capacité d’apprentissage rapide, j’aime résoudre des problématiques complexes et transformer des besoins métiers en solutions data fiables et scalables.
Rigoureuse et autonome, j’évolue efficacement dans des environnements Agile et me distingue par ma capacité à structurer et valoriser la donnée au service des enjeux business.
English
Fluent
Can work on-site
Sartrouville (up to 50km)
Experience
- BNPPBusiness Analyst & Data Engineer DataikuJuly 2024 - February 2026 (1 year and 7 months)Contexte du projet : Participation à la création d’un socle de données monétiques centralisant le cycle de vie des transactions.Intervention à temps partiel sur un second projet pour la construction de workflows ETL et de la couche Data Warehouse sous Dataiku et SQL à des fins analytiques.Composition de l’équipe : Équipe initiale composée de 4 développeurs (dont 2 basés en inde) , 1 Tech Lead et 2 Business Analysts, élargie ensuite à 6 développeurs.Activités :
- Mise en place de processus ETL : Conception et développement de pipelines intégrant plusieurs sources de données au différents formats (json, .dat, csv) avec Dataiku et PostgreSQL, garantissant des flux fiables, traçables et entièrement automatisés.
- Intégration des données : Conception et maintenance d’un socle de données monétiques et construction de pipelines d’ingestion et de transformation.
- Gestion de base de données : Modélisation, optimisation et exploitation de données dans MongoDB.
- Déploiement et opérations: Déploiement dans les différents environnements, y compris la production, en collaboration étroite avec les équipes Ops, afin d’assurer des mises en production maîtrisées, fiables et conformes aux standards opérationnels.
- Analyse et spécification métier : Etude des besoins fonctionnels liés aux scénarios de paiement bancaire et au cycle de vie d'une transaction, challenge des solutions et traduction en backlog Jira.
- Suivi & monitoring : Manipulation des logs applicatifs via LaaS (Elasticsearch) et création de dashboards Kibana pour le suivi des flux et l’analyse des applications.
- Scrum master : Animation des rituels agiles (daily, sprint planning, refinement, rétro), coordination entre équipe technique et équipes métiers pour la traduction des besoins.
- BoucheronData Engineer / Analytics EngieerLUXURY GOODSOctober 2022 - July 2024 (1 year and 9 months)Paris, FranceContexte du projet :L’objectif du projet est de concevoir et déployer une nouvelle plateforme data, gouvernée par les métadonnées (metadata-driven), au sein d’un écosystème cloud GCP.Composition de l’équipe:
- Phase initiale en forfait avec une équipe de 10 personnes : architecte cloud/FinOps, architecte DevOps, senior data engineer, data engineer, chef de projet, BI, et moi en tant que Data Analytics Engineer
- Intervention de 9 mois en équipe, puis passage en régie en autonomie complète sur le projet
- Encadrement de 2 profils juniors (montée en compétence / formation)
- Réalisation d’un transfert de connaissances vers 2 développeurs internes
Activités :- Architecture & modélisation : Conception du datalake, du datawarehouse, du modèle de métadonnées et de la couche business sur l’écosystème GCP, notamment BigQuery.
- Intégration & traitement de données : Mise en place de pipelines de données et d’une architecture orientée metadata-driven assurant scalabilité, automatisation et gouvernance renforcée.
- Restitution & reporting : Développement de dashboards Power BI répondant aux besoins métiers, notamment dans les domaines de la supply chain et du retail.
- Cadrage & analyse métier : Définition du périmètre fonctionnel, recueil, analyse et challenge des besoins avec les équipes métiers afin d’aligner la solution aux attentes opérationnelles.
- Encadrement & transfert de compétences : Accompagnement post-mise en production en mode Task Force, supervision des équipes de développement et transfert de connaissances vers les équipes internes.
- namRData scientist géomatiqueREAL ESTATESeptember 2021 - September 2022 (1 year)Paris, FranceContexte du projet :Dans le cadre d’un projet réalisé sur Dataiku, j’ai pris en charge la préparation, l’intégration et la modélisation de données afin de développer des modèles de Machine Learning appliqués à la consommation énergétique et aux émissions de GES des immeubles en France.Composition de l’équipe:Équipe composée d’un manager de stage, de 4 Data Scientists seniors, d’une stagiaire et de moi-même en tant qu’alternante Data ScientistCollaboration étroite avec les équipes Data EngineeringActivités :
- Machine Learning & Feature Engineering: Développement de modèles prédictifs et création de variables à partir de données géospatiales pour améliorer la précision des modèles (consommation énergétique et émissions de GES).
- Traitement & intégration des données: Manipulation et automatisation de scripts PostgreSQL et Python pour l’ingestion, la transformation et la préparation des données.
- Données géospatiales: Analyse, intégration et visualisation avec QGIS, permettant d’enrichir les modèles et de faciliter l’interprétation des résultats.
- Pipelines de données & CI/CD Industrialisation des workflows dans Dataiku et automatisation des déploiements via GitLab CI, afin de renforcer la fiabilité et la rapidité des traitements.
Résultats:✅ Développement de modèles prédictifs améliorant l’estimation de la consommation énergétique et des émissions de GES des bâtiments✅Amélioration de la performance des modèles grâce au feature engineering et à l’intégration de données géospatiales✅Conception d’un algorithme d’optimisation du nombre de panneaux solaires installables, contribuant à une meilleure exploitation du potentiel énergétique des maisons.
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