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- APRIL COMPUTER ORIGINData Engineer InternTECHFebruary 2025 - June 2025 (4 months)Lyon, FranceConception et développement d'un pipeline de données end-to-endpour le traitement et l'analyse de données e-commerce (dataset Olist —99 441 commandes, 99 441 clients, 32 951 produits).Missions :
- Ingestion temps réel avec Kafka (producer/consumer Python, 3 topics)
- Stockage et transformation dans PostgreSQL (schémas staging + dwh)
- Validation qualité avec Great Expectations (12 règles, 0 anomalie)
- Modélisation en étoile avec dbt (6 modèles, 10 tests, 100% PASS)
- Requêtes analytiques SQL avancées (CTEs, window functions, percentiles)
- Orchestration automatique avec Airflow (DAG 7 tâches)
- Conteneurisation complète avec Docker Compose (5 services)
Technologies : Python | Kafka | PostgreSQL | dbt | Airflow |Docker | SQL | Great Expectations🔗 Projet disponible sur GitHub : - Projet personnel👉 Data Engineer – Pipeline ETL & Data Warehouse (etl-pipeline-data-warehouse)March 2026 - April 2026 (1 month)Lyon, FranceConception et développement d’un pipeline ETL de bout en bout pour alimenter un Data Warehouse PostgreSQL à partir de données e-commerce (Kaggle).Responsabilités :
- Orchestration des workflows avec Apache Airflow
- Transformation des données avec dbt (modélisation en Star Schema)
- Développement de pipelines ETL batch (Python, SQL)
- Optimisation des performances SQL
Résultats :- Pipeline automatisé et scalable
- Réduction de 40% du temps de requêtes
- Données structurées pour analyse BI
Compétences :Python • SQL • PostgreSQL • Airflow • dbt • Docker • ETL • Data Warehouse • Data Modeling🔗 Projet disponible sur GitHub : - Projet personnel👉 Data Engineer / ML – Système de recommandation temps réel (SalesBoost)January 2025 - April 2025 (3 months)Lyon, FranceDéveloppement d’un système de recommandation e-commerce en temps réel basé sur une architecture Big Data complète.Responsabilités :- Collecte des événements utilisateurs via Apache Kafka- Traitement des flux en temps réel avec Spark Streaming- Calcul de scores dynamiques pour la recommandation- Développement d’une API REST avec FastAPI- Stockage des résultats dans Redis et MongoDB- Mise en place d’une interface utilisateur avec React- Simulation d’activité utilisateur pour tester la scalabilitéRésultats :- 50 000 produits traités- Latence < 100 ms- Pipeline temps réel performant et scalableCompétences :Kafka • Spark Streaming • FastAPI • Redis • MongoDB • Docker • React • Data Engineering • Real-Time Processing🔗Projet disponible sur GitHub :
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Education
- Master Développement, Big Data & Intelligence ArtificielleIPSSI2025🎓 Formation en Data Engineering, Big Data & Intelligence Artificielle Formation spécialisée avec une approche orientée projets et mise en production de pipelines data. 🔹 Compétences développées : ✔ Big Data : Hadoop, Spark (PySpark), Kafka (streaming temps réel) ✔ Data Engineering : Python, SQL, ETL/ELT, pipelines de données, Airflow, dbt ✔ Data Architecture : Data Lake, Data Warehouse (schéma en étoile) ✔ Cloud : AWS (S3, EMR, Glue) ✔ Machine Learning : TensorFlow, PyTorch ✔ DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD
- Licence en Sciences des Données et Développement InformatiqueESTEM2023🎓 Licence en Sciences des Données & Développement Informatique Formation axée sur les fondamentaux de la data science et du développement logiciel. 🔹 Compétences développées : ✔ Programmation : Python, Java ✔ Bases de données : SQL ✔ Statistiques & analyse de données ✔ Algorithmes & structures de données