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- CMA CGMCloud Data EngineeringTRANSPORTATIONNovember 2021 - Today (4 years and 7 months)Marseille, FranceConsultant en architecture de données et DataOps pour CMA-CGM• Concevoir et déployer des pipelines d'ingestion et de traitement de donnéesen utilisant les meilleures pratiques en matière de CI/CD et d'infrastructure ascode (IaC) pour les environnements Batch et Streaming.• Analyser et auditer l'architecture de traitement de donnée existante, etproposer des améliorations pour optimiser les performances, la fiabilité et lascalabilité.• Diriger la migration et le refactoring de l'ancienne architecture de traitementdes données vers une nouvelle architecture Move to Cloud sur AWS, enutilisant des technologies d'ETL/ELT et de traitement en Batch et Streaming.• Participer à la conception et à la mise en œuvre d'une architecture dedonnées résiliente, évolutive et sécurisée en utilisant les services Cloud AWS.Services et notions maîtrisés :• Infrastructure as Code : Terraform• Stockage de données : S3, Snowflake• Sécurité, Identité et Conformité : AWS IAM• Traitement de données : Flink, Kinesis Lambda (Serverless), EKS(Kubernetes), EC2 (Instance VM), Docker, ECR (Docker Registery), ECS (Orchestration de conteneurs), Snowflake (Moteur de data warehouse), Glue, PySpark (Traitement de données volumineuses), MQTT (streaming)• Automatisation : Airflow, Kubernetes CronJobs & Job• Outils de développement : GitLab, GitLab CI, Jenkins, AWS SDK, Boto3• Langages : Python, SQL, Shell• Méthodologie de développement agile : SCRUM
- EDF RenouvelablesCloud ML EngineerAugust 2021 - September 2022 (1 year and 1 month)Montpellier, FranceML Engineer• Développement et Déploiement de modèles ML prédictifs dans le domaine des énergies re nouvelables: Maintenance Prédictive, Fault Detection, Anomaly Detection.• Mise en place des diférentes Pipelines de données : Temps réel & Streaming• Déploiement, mise en production et monitoring des modèles ML.• Définition technique des besoins métier, des objectifs et des KPI des projets Data.• Contribution à la mise en place de la Roadmap des projets Data. Azure Blob ADSL Gen2 Azure ML Azure Data Factory Azure AD Python MLflow Predictive Maintenance PI OSISOFT
- EDF RenouvelablesML EngineerENERGY AND UTILITIESNovember 2012 - December 2021 (9 years and 2 months)Montpellier, FranceProduct Owner Stream Data• Organisation et animation d’échanges continus pour élaborer et définir lesbesoins métiers en projets Data.• Supervision et agencement du développement et la livraison des produitsData.• Formulation et priorisation des besoins Data.• Elaboration de la Backlog et de la Roadmap Data.• Rédaction des User Stories et leurs retranscriptions en Features.Data Scientist• Développement de modèles Machine Learning pour répondre à des besoinsmétiers en :Maintenance Prédictive :- Développement de modèles à base de Jumeaux Numériques ayant pour butla prédiction de pannes électriques sur des Eoliennes- Estimation de l’âge d’une Eolienne- Développement de modèles ML ayant pour but la détection de Givre auniveau d’une pale d’Eolienne à partir de données vibratoiresMaintenance Conditionnelle :- Contribution à l’élaboration d’algorithmes visant la détection de la sous-performance d’un asset énergétique :Eolienne et Panneau Photovoltaïque- Développement d’algorithme ayant pour but le monitoring et la détectiond’intrusion dans des parcs Eoliens ou Photovoltaïques.Data Engineering• Mise en place et création des différents Pipelines de données utilisées.• Déploiement, Maintenance et monitoring des modèles ML utilisés.• Scheduling de scripts Python via Chrontab ou SystemCTLTechnologies utilisées : Python, Scikitlearn, Catboost, Linux, ChronTab,SystemCTL, PI Osisoft, PI AssetFramework, PI WebAPINotions utilisées :- Agile- Maintenance Predictive- Maintenance Conditionnelle- Machine Learning: Regression, Classification, Clustering, JumeauxNumériques
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- Diplôme d'IngénieurIMT Atlantique2020
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- Microsoft Certified: Azure Data Scientist AssociateMicrosoft2023