Data Engineer | Data Analyst | Business Intelligence

A rejoint l'équipe data du Groupe Banque Populaire pour moderniser l'architecture et les pipelines de traitement des données clients.

• A déployé une architecture Big Data complète sous Docker intégrant Hadoop, HDFS, Hive et PySpark pour le traitement haute performance.
• A conçu et implémenté un pipeline ELT automatisé de traitement et d'ingestion de données clients bancaires.
• A modélisé et mis en place une architecture de stockage distribuée en couches Medallion (Bronze / Silver / Gold) assurant la gouvernance, la traçabilité et la qualité des données.
• A développé des agents de détection d'anomalies basés sur un référentiel exhaustif de règles métier bancaires pour l'évaluation continue de la qualité des données.
• A conçu un système de scoring pondéré et entraîné un modèle machine learning supervisé pour la classification automatique et fiable des clients.
• A créé un tableau de bord décisionnel Power BI connecté en temps réel pour le pilotage et le monitoring des indicateurs de fiabilisation des données.

A participé à un projet de modélisation prédictive pour l'évaluation de l'éligibilité au crédit au sein du Groupe Banque Populaire.

• A conçu et développé un système complet de machine learning basé sur l'algorithme Random Forest pour l'évaluation automatique de l'éligibilité au crédit.
• A prétraité et structuré un volume massif de plus de 200 millions de lignes de données : nettoyage, normalisation et analyse exploratoire avec Hadoop et Spark.
• A automatisé l'ensemble du pipeline de prédiction avec intégration avancée de la méthode SMOTE pour la gestion du déséquilibre des classes.
• A validé et déployé le modèle dans un environnement de production accessible via une API Flask, assurant une intégration fluide dans l'écosystème applicatif.

A assuré la surveillance d'infrastructures et l'analyse des métriques de performance au sein d'un département de supervision.

• A installé et configuré Zabbix sur infrastructure Linux pour la surveillance complète des infrastructures.
• A assuré la supervision du système, piloté la gestion des alertes et escalades au sein du département de supervision.
• A analysé les métriques de performance via AppResponse Riverbed et standardisé les protocoles de collecte de données.
• A traité et analysé les données via la suite ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour la centralisation et l'exploitation des logs.

A conçu et déployé une solution ERP complète pour la gestion administrative et académique.

• A configuré et déployé le système Odoo, adaptant sa structure aux besoins spécifiques de gestion scolaire.
• A développé le modèle de base de données ERP en Python et PostgreSQL, structurant l'architecture de l'application.
• A créé une application web intégrée de gestion scolaire facilitant les inscriptions, la génération de bulletins et l'administration des professeurs.