About Mohamed Amine
Avec 3 ans d'expérience en ingénierie et analyse de données, ce profil maîtrise parfaitement l'écosystème Azure et les technologies Big Data. Expert en PySpark et Python, il a développé des solutions complètes de traitement de données sur Azure Databricks et implémenté des architectures Delta Lake. Sa formation en modélisation mathématique et ses compétences en Machine Learning lui permettent de concevoir des modèles prédictifs performants. Polyvalent, il combine expertise technique et vision métier pour transformer les données en insights stratégiques.
French
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German
Basic
Can work on-site
Clermont-Ferrand (up to 50km)
Experience
- MichelinData EngineerRAW MATERIALS INDUSTRYOctober 2022 - April 2025 (2 years and 6 months)Clermont-Ferrand, FranceContexte:Intégré à une équipe Data internationale (Agile Scrum) dans un projet de modernisation et d’industrialisation des flux de données pour les départements industriels et business de Michelin.Collaboration avec des équipes réparties sur plusieurs pays, avec réunions et échanges techniques en anglais.Missions:
- Conception, développement et mise en production de pipelines d’ingestion et de transformation dans un DataLake Azure basé sur Delta Lake.
- Intégration de données via Azure Data Factory (bases SQL, fichiers, APIs) et ingestion de flux temps réel avec Kafka pour les données streaming.
- Développement avancé sur Databricks (PySpark, Python, SQL) : création, optimisation et maintenance de jobs critiques (batch & streaming).
- Paramétrage et optimisation des clusters Databricks, amélioration du code PySpark pour réduire les temps d’exécution et les coûts.
- Mise en place de monitoring en production : suivi des jobs Databricks via Power BI et alertes automatisées avec Power Automate pour détecter les échecs en temps réel.
- Automatisation CI/CD via Azure DevOps, avec versionning du code sous Git, exécution de tests unitaires, déploiements multi-environnements et stratégies de rollback pour sécuriser la production.
- Support technique et résolution d’incidents : analyse des logs Databricks, correctifs rapides et assistance aux métiers pour garantir la disponibilité des flux.
- Contribution à la gouvernance et documentation des pipelines, en mettant l’accent sur la qualité, la performance et la fiabilité.
- Réduction de 30 % du temps de traitement des données grâce à l’optimisation des jobs PySpark et à l’utilisation des fonctionnalités de partitionnement Delta Lake
- Groupe Centre FranceData Analyst & BIPRESS AND MEDIASeptember 2021 - September 2022 (1 year)Clermont-Ferrand, FranceContexte:Intégré au département Business Intelligence (BI) d’un groupe de presse régional, en interaction directe avec les directions marketing, diffusion et finance.Projet stratégique de migration de l’environnement décisionnel de JasperSoft vers Tableau Software, afin de moderniser les outils de pilotage et améliorer l’expérience utilisateur.Missions:
- Réalisation d’un état des lieux des usages JasperSoft : analyse des rapports existants, compréhension des interactions utilisateurs, identification des KPIs critiques pour les métiers.
- Restitution des résultats aux décideurs afin de définir une priorisation des développements sous Tableau, alignée sur les besoins stratégiques (abonnements, ventes, revenus publicitaires).
- Conception et mise en place de nouveaux tableaux de bord interactifs sous Tableau, intégrant des données issues de SQL Server, PostgreSQL et MySQL via Denodo pour la préparation et la virtualisation des données.
- Réalisation de nombreux requêtages SQL sur Microsoft SQL Server pour extraire, nettoyer et consolider les données utilisées dans les rapports et tableaux de bord.
- Développement et maintenance de rapports Jasper existants en Java pour accompagner la phase de transition.
- Réalisation d’analyses ad-hoc et rédaction des spécifications fonctionnelles, conduite de tests utilisateurs (UAT) et formation des utilisateurs finaux
- CoffreoData ScientistHUMAN RESOURCESApril 2021 - September 2021 (5 months)Aubière, France• Développement d’un modèle prédictif de consommation clients pour anticiper les volumes d’utilisation et opti-miser les ressources.• Enrichissement des données internes avec des sources open data (données socio-économiques régionales, don-nées météo).• Conception d’un pipeline complet : prétraitement, feature engineering, entraînement et évaluation de modèlesde Machine Learning et Deep Learning (réseaux de neurones).• Documentation des méthodologies et transfert de connaissances vers les équipes internes.• Amélioration de 25 % de la précision des prévisions par rapport aux modèles statistiques utilisés auparavant.• Mise à disposition d’un tableau de bord interactif en Python/Plotly pour la visualisation des prévisions.
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