About Abdallah
đ On my journey across the universe of data and AI lifecycle, I worked with large national and international companies performing, supervising and making compliant every step of the data workflow.
đ From Data Analysis to Data Ops and Computer Vision, I get creative with data from end to end.
đšâđŒ Currently leading an exciting adventure at Decathlon as backbone of data-processing, protector of data quality, juggler of complex datasets, and guardian of high-value data, to place sport at the heart of everyone's life.
đšâđ» I help solve technical challenges using various Data engineering and machine learning technologies, concepts, and methods. I also embark on several treks to the exotic land of the functional world, managing and training data warriors.
đ Python and Scala are my mother-tongues and I made use of Talend's compiling time to make tiramisu.
English
Fluent
Arabic
Native or bilingual
French
Native or bilingual
Spanish
Basic
Can work on-site
Paris (up to 50km)
Experience
- RealiftHead of MLE-COMMERCEFebruary 2022 - Today (4 years and 6 months)Atlanta, United States
- DĂ©cathlon - SELead Data EngineerSPORTSJanuary 2022 - Today (4 years and 7 months)Paris, France
- DĂ©cathlon - SEBig Data EngineerSPORTSApril 2021 - January 2022 (9 months)Paris, FranceAu sein de l'Ă©quipe Know Your Customer de la filiale de la BU Data de Decathlon, mon rĂŽle Ă©tait de construire et maintenir des ETL de gĂ©nĂ©ration de KPI pour des modĂšles Machine Learning avancĂ©s pour le projet Online Boost.Le projet Online Boost est une initiative visant Ă dynamiser le E-Commerce de Decathlon. En collaboration avec McKinsey, nous avons crĂ©Ă© des tableaux de bord de veille Ă©conomique et des algorithmes de moteur de recommandation de pointe basĂ©s sur les indicateurs dĂ©veloppĂ© dans les pipelines qui agrĂšgent et extraient les donnĂ©es des clients avec des analyses avancĂ©es.- Recueil des besoins fonctionnels et techniques sur le projet Online Boost.- Audit de l'Ă©tat de ce qui a Ă©tĂ© fait Ă©tablissant un rapport dâĂ©tonnement.- Mise en place de l'environnement Big Data adĂ©quat pour chaque cas dâusage (Architecture & CICD).- Planification et chiffrage de la feuille de route de dĂ©veloppement du pipeline de donnĂ©es.- DĂ©veloppement dâETL.- Coordination avec un Product Manager en appliquant la mĂ©thode de dĂ©veloppement pilotĂ© par les tests.- Respect de la mĂ©thode agile (User Story, Backlog, Sprint, Scrum, Recipe, Retrospective)- ImplĂ©mentation d'une bibliothĂšque de pointe pour analyser la requĂȘte SQL dans Data Lineage Graph.- DĂ©tection du comportement client, i.e. saisonnalitĂ© d'achat, tendance moyenne du volume d'achat, comportements particuliersâŠ- CICD en respectant toutes les Ă©tapes dâune bonne mise en production.
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Education
- DiplĂŽme d'ingĂ©nieur en ModĂ©lisation mathĂ©matique et science des donnĂ©esInstitut SupĂ©rieur d'Informatique, de ModĂ©lisation et de leurs Applications2018Lâinformatique a Ă©tĂ© abordĂ©e comme un outil de calcul, de modĂ©lisation et de traitement de grandes masses de donnĂ©es. Les mĂ©thodes Ă©tudiĂ©es sâappuient sur les mathĂ©matiques appliquĂ©es, lâanalyse de donnĂ©es, le calcul parallĂšle et la recherche opĂ©rationnelle. Les applications traitĂ©es concernent entre autres la data science Ă savoir (Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision), la mĂ©canique, la physique et la finance.
Certifications
- Applied Data Science with PythonCoursera2019
- Introduction to MongoDBCoursera2020