Data Engineer

Réalisation d'une mission freelance pour un client international afin d'analyser les besoins métiers et d'identifier des cas d'usage liés à l'automatisation et à l'exploitation des données.

• Analyse des besoins métiers et identification des cas d'usage liés à l'automatisation et à l'exploitation des données.
• Conception de workflows automatisés avec Python et n8n pour connecter des outils métiers, APIs et sources de données.
• Développement de pipelines de collecte, transformation et structuration de données pour des usages analytiques et IA.
• Mise en place de contrôles de qualité, documentation des flux et accompagnement des utilisateurs dans l'adoption des solutions.

Stage de fin d'études de MSc Data Management au sein de l'entreprise Viridien (ex-CGG), axé sur la préparation et la valorisation de données industrielles.

• Préparation, nettoyage et structuration de données industrielles complexes pour des applications analytiques et Machine Learning.
• Développement de traitements Python pour l'extraction, la transformation et la valorisation de données issues de différentes sources.
• Construction de workflows reproductibles dans des environnements Docker afin de faciliter l'exécution et la maintenance des traitements.
• Collaboration avec des équipes techniques et métiers pour garantir la qualité des données et la pertinence des résultats.

Mission freelance chez Decathlon axée sur l'intégration de données et la fiabilisation des flux pour le reporting.

• Développement de pipelines ETL/ELT avec PySpark et Databricks pour intégrer des données provenant d'APIs, fichiers et bases SQL.
• Automatisation des traitements de données et amélioration de la fiabilité des flux utilisés pour le reporting.
• Mise en place de contrôles qualité afin d'assurer la cohérence, la complétude et la disponibilité des données.
• Création de dashboards Power BI et restitution des indicateurs auprès des équipes métiers (commerce, RH, opérations).

Stage de fin d'études du cycle ingénieur de données & BI chez Netopia, centré sur l'industrialisation et le déploiement de modèles.

• Industrialisation de modèles Machine Learning et intégration dans une plateforme métier.
• Mise en place de pipelines CI/CD avec Azure DevOps et conteneurisation des applications avec Docker.
• Suivi des expériences et déploiements avec MLflow afin d'améliorer la reproductibilité des modèles.
• Contribution à la fiabilité des environnements de développement et de production.

Stage chez AMZISS consacré au développement de modèles d'intelligence artificielle et à l'automatisation de traitements.

• Développement de modèles NLP et Computer Vision avec Python, PyTorch et TensorFlow.
• Préparation, nettoyage et structuration de données textuelles et visuelles.
• Mise en place de pipelines de traitement automatisés avec Airflow.