About Younes
Doté de plus de 3 ans en ingénierie de données et de modélisation prédictive, j'aide les entreprises à exploiter le pouvoir de
leurs données pour résoudre des problématiques liées à leur infrastructure de données .
French
Native or bilingual
English
Fluent
Can work on-site
Paris (up to 30km)
Experience
- MamataData engineerINTERNET OF THINGS (IOT)May 2024 - Today (2 years and 1 month)Paris, France
- Réalisation de la migration de la plateforme data de Cognite Data Fusion vers GCP, permettant de réduire les coûts d’infrastructure et d’améliorer la scalabilité pour supporter l’augmentation des données industrielles.
- Optimisation des pipelines d’extraction des données industrielles via API, amélioration des performances et réduction de la latence d’exécution de 30 %, afin de fiabiliser et accélérer la disponibilité des données.
- Industrialisation des pipelines et mise en place d’une démarche CI/CD par la structuration des déploiements via GitHub Actions et Cloud Build pour garantir une automatisation des tests et déploiements sécurisés.
- Déploiement des applications et job sur Cloud Run pour les composants du flux du traitement des données .
- Recueil et analyse des besoins métiers pour la modélisation des données et la définition des KPI de production issus des transformations réalisées.
- Conception et développement des pipelines ELT avec dbt pour transformer et structurer les données dans BigQuery afin de produire des tables analytiques fiables et adaptées aux besoins métiers.
- Orchestration des workflows avec Airflow : orchestration des traitements de bout en bout, depuis l’ingestion des données JSON stockées sur Google Cloud Storage jusqu’à l’alimentation des tables analytiques, avec gestion des dépendances et planification des jobs.
- Création de dashboards de suivi des KPI sous Looker Studio : afin de rendre les indicateurs accessibles et exploitables permettant aux équipes de production d’optimiser les performances des lignes industrielles.
- EXTIAData scientist / Data engineerDIGITAL AND ITMay 2022 - May 2024 (2 years)Sèvres, France
- Définition de l’architecture de collecte de données basée sur PostgreSQL et automatisation de l’acquisition des données issues de différentes sources (capteurs, théodolites), afin de centraliser, fiabiliser et historiser les données.
- Développement et industrialisation des pipelines ELT avec dbt pour transformer les données brutes en données structurées et calculer les KPI métiers nécessaires à l’analyse.
- Orchestration des workflows de traitement avec Airflow, via la conception et le développement de DAGs assurant l’automatisation, la planification et la gestion des dépendances des pipelines.
- Développement de dashboards interactifs sous Power BI, permettant aux équipes métiers de visualiser et analyser l’évolution temporelle des données et des indicateurs clés.
- Analyse exploratoire et statistique des données et développement de modèles de machine learning (régression, Random Forest) pour la prédiction des variables métier.
- Industrialisation des modèles via le développement d’API REST avec FastAPI, intégrées dans une chaîne CI/CD, permettant leur déploiement automatisé et leur exploitation..
- GEOSAnalyste de donnéesCIVIL ENGINEERINGDecember 2020 - May 2022 (1 year and 5 months)Rueil-Malmaison, France
- Automatisation de la collecte et de l’intégration des données issues de multiples sources, afin de centraliser et fiabiliser les flux de données.
- Développement de processus de prétraitement et de contrôle qualité des données (Data Quality), permettant d’assurer la cohérence, la fiabilité et l’exploitabilité des données.
- Réalisation d’analyses statistiques sur les données issues des essais géotechniques, afin d’identifier les tendances et d’améliorer la compréhension des phénomènes étudiés.
- Automatisation des calculs et des traitements basés sur les modèles géologiques, permettant de réduire les traitements manuels.
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- Master of ScienceMines Paris2022Master's degree, Data science
- MasterINSA LYON2020