About Mohamed
AI engineer avec de l'experience sur Google Vertex AI et AWS Bedrock.
Vous souhaitez scaler vos architectures de données sur GCP ou intégrer l'IA générative dans vos produits ? En tant que Data Engineer Senior (4x certifié Google Cloud), je vous aide à concevoir et déployer des plateformes Data modernes, performantes et prêtes pour l'IA. Mon objectif : fiabiliser l'ensemble de votre cycle de vie de la donnée pour accélérer vos prises de décision.
Ma valeur ajoutée :
Une expertise technique "full stack data" alliant ingénierie classique et intelligence artificielle. J'optimise vos flux avec des standards exigeants (Infrastructure as Code, CI/CD, monitoring proactif) et j'enrichis vos données en y intégrant directement la puissance des LLMs et de la GenAI.
Mes livrables et projets types :
Modélisation & Analytique : Construction de Data Lakes/Warehouses sur BigQuery et transformation de données complexes via DBT.
Orchestration Data : Conception et migration de pipelines robustes orchestrés par Apache Airflow, Cloud Run et Dataflow.
Intelligence Artificielle (AI/GenAI) : Développement d'agents conversationnels et de moteurs de recommandation propulsés par Gemini, Vertex AI et FastAPI.
DevOps & FinOps : Automatisation des environnements via Terraform, pipelines CI/CD (GitLab/GitHub) et observabilité fine (Prometheus, Grafana).
Discutons de votre stack technique et de vos futurs défis sur Google Cloud !
French
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English
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Primarily works remotely
Experience
- Nelioum DataSenior Data AI EngineerOctober 2022 - Today (3 years and 8 months)Paris, FranceØ Nelioum pour client Ecom: Développement d'un agent d'achat GenAI :• • Conception d'un agent AI d'achat propulsé par GenAI, capable de comprendre les requêtes en langage naturel et d'accompagner les clients tout au long de leur parcours d'achat.• • Implémentation d'une logique de recommandations avancée basée sur LLM pour fournir des suggestions de produits fortement personnalisées en temps réel.• • Déploiement de la solution avec des outils d'orchestration scalables, garantissant la fiabilité lors des périodes de forte affluence.◦ • Technologies: Python, FastAPI, Gemini, Airflow, BigQuery, Terraform
- Brut MediaSenior Data EngineerJanuary 2022 - October 2022 (9 months)Paris, FranceØ Construction de la plateforme Data de Brut (sur GCP) :• • Développement d'APIs de collecte de données et déploiement sur GCP• • Ingestion de données depuis des APIs externes vers GCP : Storage/BigQuery• • Traitement des données avec DBT : création de vues et tables pour les Data Analysts et Data Scientists• • Gestion de l'infrastructure avec Terraform• • Encadrement et mentorat de développeurs juniors, réalisation de revues de code et accompagnement à la montée en compétences.• • Implémentation d'un projet DBT pour assister les DAs dans leurs analyses◦ • Technologies: Python, Bigquery, DBT, Terraform, Github, Buddy (CI/CD)
- Jellyfish (ex Tradelab)Data EngineerJanuary 2017 - December 2021 (4 years and 11 months)Paris, France• • Création du datalake GCP de Jellyfish (BigQuery) :◦ • Participation à la mise en place, maintenance et enrichissement du datalake BigQuery.◦ • Technologies : BigQuery, Airflow, Spark, Pandas, Google Pub/Sub.• • Migration des jobs Spark vers Data Mechanics :◦ • Migration des jobs précédemment exécutés sur des serveurs on-premise.◦ • Technologies : Google: Scheduler, Pub/Sub, Firestore, Storage -- Spark.• • Traitement et stockage des données de visites d'internautes :◦ • Extraction et traitement des données de nos fournisseurs digitaux.◦ • Technologies : Spark, Google Storage, Google Compute, MongoDB.• • Dashboard de données pour les analystes :◦ • Extraction et traitement des données globales de BigQuery.◦ • Technologies : Python, Google Run, Firestore, Pub/Sub, Airflow.• • Jobs Spark d'analyse et de filtrage de données.◦ • Technologies : PySpark, Pandas, Google Compute, Google Storage.• • Collaboration avec les équipes data analysts et data science.◦ • Technologies : Pandas, Jupyter.• • Développement Python : Application Flask pour le suivi des campagnes.◦ • Technologies : Python, Flask, HTML, CSS.
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Education
- MasterUniversité Paris 82017Master
- Diplôme d'Ingénieur en Informatique et TélécommunicationsInstitut National des Postes et Télécommunications2013Diplôme d'Ingénieur en Informatique et Télécommunications
Certifications
- Professional Machine Learning Engineer CertificationGoogle2024