About Noureddine
Data Engineer et développeur full stack. J'ai participé activement à des projets de collecte, traitement et analyse des données, contribuant également à des sujets de recherche opérationnelle et d'optimisation. En tant que professionnel polyvalent, j'ai travaillé sur une variété de projets et de technologies, apportant des solutions concrètes à des problèmes complexes. Pendant mes années de développement, j'ai pris part à des missions variées, telles que la gestion des droits utilisateurs chez TOTAL, la gestion des commandes chez SFR, la gestion des flottes chez SPEEDY, préparation des données de facturation et d'énergie pour une consultation aisée par les data scientistes et autres utilisateurs chez EDF.
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Can work on-site
Paris (up to 50km), Nice (up to 30km), Montpellier (up to 20km)
Experience
- IFDIS & UNIV. LORRAINEData engineer / DéveloppeurSPORTSFebruary 2022 - Today (4 years and 5 months)
- Mise en place d'un data-hub sportif permettant de collecter, traiter, analyser et visualiser des données sportives afin d'identifier les facteurs clés influençant les performances et la sécurité des sportifs.
- Conception et contribution à l'architecture globale du projet (backend, frontend, modélisation de la base de données).
- Déploiement via Docker et Docker Compose.
- Mise en place d'une pipeline CI/CD sur GitLab Développement.
- Optimisation de pipelines de données
- Création de tableaux de bord interactifs
- Technologies : Angular, NestJS, PostgreSQL, Docker, GitLab CI/CD, Trello (Agile), AWS S3, Databricks.
- GÉNÉRAL CARPENTRY,Développeur full stackDIGITAL AND ITJanuary 2021 - December 2021 (11 months)
- Création d'applications web RESTful évolutives avecJava et Angular.
- Modélisation de la base de données sql.
- Déploiement des applications (gestion du nom de domaine, certificats SSL).
- Technologies : Angular, Spring Boot, HTML5, Bootstrap 4,Jenkins, Git,Jira, PostgreSQL.
- EDFData Engineer (Hadoop)ENERGY AND UTILITIESApril 2019 - January 2020 (9 months)
- Conception et optimisation de pipelines de données massives.
- Extraction des données de facturation depuis Oracle vers Hive.
- Chargement et préparation de données INSEE (tables et vues Hive).
- Transformation de données multi-sources et multi-formats (vers Hive et HBase) Suivi des traitements via application de monitoring et ElasticSearch.
- Technologies : Agile, Spark, Java, Scala, Hive, HBase, Elasticsearch, Kafka, Jenkins, Git, Jira, Cu cumber, Python 3, Spring Boot, Oracle
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- DATA SCIENCE & AIlewagon2025Machine learning, Deep Learning, MLOps- (360 heures).
- BIG DATACegefos & RadioactiviT2017Big Data avec des projets réels, couvrant des compétences clés en traitement de données, machine learning, et modélisation.
Certifications
- Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data - Niveau 6LE WAGON, Paris2025
- DP-203 : Microsoft Azure Data Engineer AssociateIBS GLOBAL2023