Description

Ingénieur Data passionné par l’IA et les architectures distribuées, j’interviens depuis plus de 6 ans sur des projets à forte volumétrie de données dans les secteurs banque, télécom et industrie. Mon expertise couvre l’ensemble de la chaîne Data Engineering : ingestion, traitement batch/streaming, industrialisation, MLOps, CI/CD, et mise en production de pipelines robustes.

J’ai piloté des projets complexes comme la création d’un moteur de recherche intelligent (Azure Cognitive Search), le développement de pipelines big data sur Spark/Hadoop, ou encore des modèles prédictifs en maintenance industrielle. Habitué aux environnements cloud (Azure, AWS), je maîtrise des outils comme Python, SQL, Spark, Docker, Jenkins, Kafka, Hive, NoSQL, ainsi que les déploiements via XLR/XLD.

Rigoureux, orienté impact, et à l’aise en équipe agile, je vous accompagne pour transformer vos données en leviers concrets de performance.

Langues

Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

En télétravail uniquement

Travaille majoritairement à distance

Groupe BPCE
Data engineer Python Azure
BANQUE & ASSURANCES
novembre 2024 - juin 2025 (7 mois)
Paris, France
Conception du moteur de recherche Sherlock (Azure Cognitive Search) : backend (FastAPI), filtres, tris, pagination, ingestion (Azure Functions). CI/CD (Jenkins, XLR/XLD). Résultat : temps de réponse réduit de 80 %, adoption métier renforcée et recherche 2× plus pertinente.
Microsoft Azure Cloud Python FastAPI Azure Functions XLDeploy
ORANGE
Data engineer
TÉLÉCOMMUNICATIONS
mars 2022 - novembre 2024 (2 ans et 8 mois)
Saint-Quentin-en-Yvelines, France
Conception et déploiement de pipelines Big Data (Hadoop, Spark) pour des use cases data chez Orange DSI. Développement d’algorithmes analytiques et d’un modèle IA de détection d’anomalies. Automatisation des traitements batch/streaming, mise en prod, monitoring et alerting. Livraison mensuelle d’indicateurs KPI pour le marketing. Impact : amélioration des performances, réduction des écarts de données de 80 %, et forte fiabilisation des flux en production.
Spark Jenkins Hadoop Hive SQL
Groupe OCP
Data engineer/scientist
février 2018 - mars 2022 (4 ans et 1 mois)
White House, Maroc
Développement d’un modèle IA prédictif pour anticiper les pannes à partir de données capteurs (température, vibration…), avec déploiement Docker et apprentissage continu. Conception de pipelines Big Data (PySpark, Kafka) et traitement NLP pour analyser le marché de l’emploi au Maroc (scraping, clustering, indicateurs). Impact : amélioration de la maintenance prédictive, automatisation des analyses marché et valorisation des données métier à grande échelle.
Python AutoML NLP Spark Elasticsearch