About Ismail
J’ai une experience de 8 ans dans des projets variés en lien avec le Marketing et le Risk Management et dans des secteurs tels que la Banque, l’Assurance et le Retail. Passionné par la résolution de problems business en utilisant la data, mon objectif est d’intégrer une équipe pluridisciplinaire dans laquelle je mettrai toutes mes compétences à disposition et avec laquel j’apprendrai le maximum.
D’autre part, je suis à la recherche d’un environnement où les process et les outils d’industrialisation (DevOps/MLOps) qui permettent de sortir les différents produits data du laboratoire à la vie réelle sont autant importants que les techniques de machine learning, AI, data visualization, etc.
English
Fluent
French
Native or bilingual
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- ESNConsultant Data & ML EngineerCONSULTING AND AUDITSSeptember 2023 - Today (2 years and 10 months)Paris, FranceMission 1 : Consultant Data & ML Engineer · BOURSOBANK
- Conception d’une plateforme MLOps end-to-end pour la détection de fraude transactionnelle
- Architecture : ingestion via Apache Airflow, stockage ADLS, traitement
- Traitement de données massives sur HDFS puis migration vers Azure Data Lake
- Databricks, MLflow, déploiement Azure ML
- Développement de pipelines PySpark pour ingestion, transformation et feature engineering
- Mise en place de règles de qualité, anonymisation et structuration des donnéesTuning hyperparamétrique et calibration des seuils métier (recall / taux d’alerte)
- Développement de modèles de fraude (LightGBM, XGBoost) optimisés
- Gestion du cycle de vie des modèles avec MLflow (tracking, registry, versioning)
- Déploiement via Azure ML Managed Endpoints avec stratégies blue/green & canary
- Implémentation de monitoring complet : drift (PSI, KS), qualité des données et performance des modèles
- Automatisation des workflows CI/CD avec Azure DevOps
Mission 2 Consultant Data & Ops Engineer · Streem Group- Conception et mise en œuvre d’une data platform hybride (on-premise + Azure) permettant la centralisation, la transformation et la distribution des données à l’échelle du groupe
- Développement de pipelines data (ingestion, transformation, exposition) en Python et SQL
- Orchestration des flux avec Dagster (gestion des dépendances, retry, monitoring, assets)
- Implémentation d’un workflow trunk-based development avec peer review et CI/CD
- Conteneurisation avec Docker pour assurer portabilité et reproductibilité
- Industrialisation de l’infrastructure via Terraform (provisioning automatisé Azure)
- Intégration avec Power BI pour la restitution des données
- Mise en place de CI/CD avec GitHub Actions (tests, qualité, déploiement)
- Structuration d’une architecture modulaire basée sur plusieurs composants : ingestion, transformation, orchestration, exposition BI
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Education
- Master en modélisation statistique et stochastiqueUniversité de Bordeaux2015