About Riadh
🚀 Data Engineer passionné avec près de 5 ans d’expérience dans la data & le cloud
🎓 Diplômé d’un master en Intelligence Artificielle (Université Paris Dauphine), j’ai participé à des projets variés et à fort impact :
🛒 Analyse de données e-commerce et automatisation des pipelines
🚗 Recommandation embarquée dans l'automobile (environnement cloud AWS)
⚓️Detection de fraude en se basant sur une base données graphe (Neo4j)
💡 Ce que je vous apporte :
✅ Expertise en ingénierie de la donnée : ingestion, traitement, qualité, monitoring
✅ Solide maîtrise des architectures cloud & data pipelines
✅ Capacité à livrer des solutions scalables et maintenables
🔧 Stack maîtrisée :
Langages & outils : Python, SQL, Spark, Node.js
Cloud & orchestration : AWS, GCP, Airflow, Glue, Lambda
Streaming & big data : Kafka, Cassandra
CI/CD & conteneurisation : GitLab, Docker
Dashboards: Power Bi, Superset m, QuickSight, Looker
🎯 Mon objectif : transformer vos données en leviers de décision concrets, dans un environnement cloud robuste et agile.
📍 Basé à Aix en provence | Ouvert aux missions hybrides ou full remote
French
Fluent
English
Fluent
German
Basic
Can work on-site
Aix-en-Provence (up to 50km)
Experience
- BPCEData engineerBANKING AND INSURANCEMarch 2025 - Today (1 year and 3 months)Aix-en-Provence, FranceProjet de détection de fraudes mixtes pour les clients bancaires et épargnants.Réception et industrialisation des modèles et notebooks fournis par les DataScientists.• Revue, optimisation et validation des requêtes SQL.• Conception et développement du flux d’industrialisation des modèles dedétection de fraude.• Développement et automatisation des pipelines sur GCP(Composer, CloudFunctions, Dataproc).• Mise en place de processus de monitoring et de suivi de la qualité desdonnées.• Intégration des données Neo4j pour la détection de schémas de fraude.Technologies : Python, SQL, GCP (Composer, Cloud Functions, Dataproc,BigQuery), Neo4j, Git, Airflow
- WeviooData EngineerAUTOMOBILEJune 2024 - February 2025 (8 months)Munich, GermanyLe projet consiste à implémenter un système de recommandation et des solutions data-driven dans un environnement cloud-native AWS.En tant que Data Engineer, ma mission principale a été la gestion du Data Management System afin d’anticiper et gérer l’augmentation éventuelle des volumes de données des utilisateurs, tout en assurant un dataflow rapide, fiable et sécurisé dans les pipelines, avant d’entraîner les algorithmes de Machine Learning pour optimiser les moteurs de recommandation.
- Mise en place d'un système de gestion de la création et suppression des utilisateurs : Utilisation de SNS et SQS pour déclencher des fonctions Lambda permettant soit d'ajouter les utilisateurs lors de leur connexion dans les tables Athena, soit de supprimer leurs données.
- Utilisation de Glue Crawler pour ingérer quotidiennement les données depuis S3 vers les tables Athena.
- Développement de jobs Glue : Validation des données utilisateurs à partir de S3 en utilisant des fonctionnalités de Glue Data Quality, traitement des données, puis ingestion dans les tables Iceberg existantes dans Athena.
- Amélioration des pipelines de modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) pour optimiser les moteurs de recommandation : mise à jour des pipelines pour consommer des données depuis Athena, sauvegarde des modèles dans un bucket S3 et ingestion des tables.
- Infrastructure as Code (IaC) : Utilisation de AWS CloudFormation pour déployer et redéployer les services (S3, IAM Roles, SNS, SQS, Lambda, Glue Job/Crawler).
- Développement et maintenance de pipelines CI/CD pour l’automatisation des déploiements et des tests via GitHub Actions.
- Création et maintien d’APIs avec FastAPI pour exposer des endpoints dédiés aux recommandations.
- Création de tableaux de bord avec Amazon QuickSight pour afficher des charts liés aux données utilisateurs.
- Klanik - ESNConsultant Data EngineerBANKING AND INSURANCEMarch 2025 - Today (1 year and 3 months)Paris, FranceDéveloppement d'un assistant administratif intelligent basé sur l'IA générative pour automatiser le traitement documentaire et optimiser l'interaction utilisateur. Intégration de la recherche vectorielle et d'un modèle LLM pour fournir des réponses précises et contextualisées.
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- MasterUniversité Paris Dauphine2020Master
- Cycle préparatoire pour les concours sélectifs d'ingénierie nationale - Domaine Physique et Chimie (PC)Institut Préparatoire aux Études d'Ingénieurs de Kairouan2014Cycle préparatoire pour les concours sélectifs d'ingénierie nationale - Domaine Physique et Chimie (PC)