Mohamed G.

En tant qu'Ingénieur des Données chez Sanofi, j'ai joué un rôle clé dans la conception et la mise en œuvre de pipelines de données GxP critiques pour optimiser les processus de livraison des produits pharmaceutiques. Mon travail a impliqué une analyse approfondie des exigences métier, la collecte et le traitement de données essentielles, et le déploiement efficace de ces pipelines en production. J'ai traité quotidiennement plus d'un million de données pour créer une généalogie complète des produits, assuré la traçabilité via des documents GxP, et mis en place un pipeline de traitement en temps réel des indicateurs de contrôle des produits. J'ai également participé à l'architecture et à la planification de la migration vers Snowflake et à l'implémentation des métriques DORA pour améliorer la performance DevOps. Mon expertise a significativement contribué à l'amélioration de la gestion des livraisons, à la détection des problèmes et à l'optimisation logistique, tout en garantissant la conformité réglementaire et la satisfaction des clients.

En tant qu'Ingénieur SRE AI chez Airbus, j'ai favorisé l'adoption de l'intelligence artificielle au sein de la communauté analytique en créant une plateforme scalable et hautement disponible basée sur AWS Sagemaker. J'ai évangélisé les outils analytiques avancés et l'apprentissage automatique, conçu des pipelines de données et de machine learning, et migré les solutions d'IA de l'on-premise vers AWS, en veillant à la conformité des données. J'ai également automatisé l'intégration des utilisateurs et sécurisé la plateforme avec des politiques IAM. Mon travail a permis de réduire considérablement le délai de mise sur le marché des produits d'IA, d'intégrer plus de 10 cas d'utilisation et de diminuer les coûts des ressources grâce à des sauvegardes automatiques et à l'arrêt des machines inutilisées. Les résultats incluent une réduction du temps d'intégration de mois à heures et la livraison d'applications sans temps d'arrêt, optimisant ainsi les opérations et les performances d'Airbus dans le domaine de l'IA.

Developed a suite of features for Airbus in different Airbus’s business

such industry 4.0 and customer experience. features include a recommendation engine based on graph analysis and serverless micro service,

pipelines for image processing based on aws and deep learning frameworks such tensorflow and OpenCV for surface inspection.

• Define technichal solutions using architectural design principles based on

customer requirements,

• Infrastructure automatisation and scripting using terraform , cloudFormation.

• Cost optimisation using automated backups, serverless solutions (Pay for

what you use).

• developing components of the applications using python and java depends in

sepcifications and needs.