Data Engineer / Analyst

Intégration chez Capgemini Engineering dans le cadre du stage de fin d'études du Master 2 afin de mettre en place une architecture non relationnelle connectée pour la collecte et l'analyse des données de qualité de l'air.

• Conception d'une base MongoDB avec collections normalisées.
• Automatisation de l'extraction des données depuis différentes sources de capteurs.
• Développement d'un Dashboard de suivi avec alertes automatisées.
• Centralisation, structuration et mise à disposition des données dans Snowflake avec optimisation des requêtes SQL pour l'analyse et le reporting métier.
• Utilisation de Docker pour conteneuriser les composants et sécuriser le déploiement.

Mission chez AVL pour le stage de fin d'études du cycle d'ingénieur afin de travailler sur l'automatisation de l'extraction de données et le développement d'un modèle prédictif pour l'analyse de défauts de véhicules.

• Automatisation de l'extraction de rapports de pannes depuis une plateforme interne, divisant par plus de 10 le temps de collecte des données.
• Préparation du dataset comprenant le nettoyage, l'encodage binaire, la labellisation, l'EDA et la gestion du déséquilibre des classes via pandas et NumPy.
• Entraînement de modèles de classification Random Forest, SVM et XGBoost sous scikit-learn, optimisation des hyper-paramètres et validation des performances.
• Choix de XGBoost comme modèle final obtenant une Accuracy de 95% et un F1-score de 0,91.
• Livraison d'un pipeline prédictif intégrable au SAV, améliorant de 30% la détection précoce des causes de défauts et accélérant le diagnostic des véhicules.

Stage de fin d'année chez DXC Technology axé sur le traitement de données massives avec Spark sur la stack AWS, le développement et le déploiement d'applications sur EMR, ainsi que la migration de données.

• Développement de jobs PySpark distribués pour le traitement en temps quasi-réel de données volumineuses.
• Automatisation des pipelines via AWS Step Functions et Lambda, réduisant les interventions manuelles de 80%.
• Réalisation de la migration de données hétérogènes avec DMS et assurance d'une intégration sécurisée dans Redshift et S3.
• Conception d'une architecture évolutive et modulaire conforme aux bonnes pratiques DataOps sur AWS.

Contribution chez CGI Maroc, lors d'un stage de fin d'année, au traitement et à l'analyse de données pour la recherche, ainsi qu'à la mise en place d'un composant de traduction de requêtes.

• Conception et intégration d'un moteur de requêtes personnalisé (PQL) améliorant la précision de recherche de 35%.
• Développement et optimisation de microservices de traitement et d'indexation de données sous Spark et Talend.
• Mise en place d'un monitoring centralisé avec Micrometer et Prometheus, réduisant les temps de diagnostic d'incidents.
• Contribution à l'automatisation de l'analyse de logs et à la fiabilisation des flux de données entre services.