Data Engineer

Intégration d'une plateforme SaaS de formation en ligne en tant que Data Engineer pour concevoir l'architecture data.

• Conception de l'architecture Data et réalisation de la modélisation PostgreSQL de la plateforme SaaS de formation en ligne.
• Développement de pipelines pour les données utilisateurs, formations, commandes, paiements et activités pédagogiques.
• Développement de traitements et automatisations métier en Python et SQL.
• Conception de KPI et de tableaux de bord pour le suivi des ventes, de l'engagement et des performances de la plateforme.
• Optimisation des requêtes, des performances et de la qualité des données.
• Participation à la conception des APIs REST et des services Cloud.

Participation à la conception de l'architecture data d'une plateforme de digitalisation pour une administration publique.

• Participation à la conception de l'architecture Data d'une plateforme de digitalisation d'une administration publique sénégalaise.
• Conception de pipelines ETL/ELT pour l'intégration et la transformation de données multi-sources.
• Développement de traitements Python/SQL et de workflows d'orchestration avec Apache Airflow.
• Transformation et modélisation des données avec dbt et exploitation de GCP (BigQuery, Cloud Storage).
• Mise en place de contrôles de qualité et optimisation des traitements pour garantir fiabilité et disponibilité.
• Conception de tableaux de bord Power BI et collaboration avec les équipes métiers et techniques.

Intervention dans le secteur aéronautique et aérospatiale pour industrialiser les traitements de données et modèles.

• Conception de pipelines Data pour la préparation et la transformation de données industrielles destinées aux analyses avancées et modèles ML.
• Développement de traitements Python/SQL et de workflows Airflow pour l'ingestion, la transformation et la validation des données.
• Industrialisation des traitements Data et des modèles ML avec MLflow, Docker et Kubernetes.
• Développement de solutions de maintenance prédictive et d'analyse de séries temporelles industrielles.
• Exploitation d'AWS (S3, Lambda, Redshift) et mise en place de pipelines CI/CD avec GitLab CI/CD.
• Collaboration avec les équipes Data, IT et métiers sur la fiabilité, la performance et l'industrialisation des solutions.

Réalisation d'un stage au sein de l'Observatoire de la Philanthropie pour traiter et analyser les données.

• Développement de traitements Python/SQL pour le nettoyage, la transformation et l'analyse des données de l'Observatoire de la Philanthropie.
• Conception et optimisation de requêtes SQL et automatisation des traitements de données.
• Mise en place de contrôles de qualité et de cohérence des données.
• Conception de tableaux de bord Power BI pour le suivi des indicateurs.
• Collaboration avec les équipes métiers pour traduire les besoins d'analyse en solutions Data.