Ingénieur Data

Intégration de molluSCAN-eye dans le cadre d'un stage puis d'une alternance dédiée à la surveillance environnementale par biocapteurs exploitant des séries temporelles acquises en continu.

• Conçu et automatisé un pipeline de traitement de bout en bout comprenant l'ingestion des flux capteurs, la transformation, le contrôle, l'historisation et la mise à disposition.
• Migré une base hétérogène de 3 To vers PostgreSQL et TimescaleDB en réalisant la modélisation, la restructuration selon les usages réels et la reprise des données sans interruption de service.
• Intégré des sources hétérogènes structurées et non structurées incluant des flux capteurs, des fichiers, des exports et des API.
• Mis en place des contrôles de cohérence et de complétude intégrés au pipeline et exécutés avant toute intégration en lien avec les experts métier.
• Déployé et automatisé des modèles de détection d'anomalies en Python et Scikit-learn sur séries temporelles pour identifier les comportements rares et les dérives de mesure.
• Optimisé les performances SQL par l'indexation et la structuration adaptées à des volumes en croissance continue.
• Administré et sécurisé deux serveurs de production sous Linux avec une conteneurisation Docker, la gestion des accès et la supervision.
• Mis en place des pipelines GitLab CI/CD pour le déploiement automatisé et le déploiement Cloud.
• Assuré le support et la résolution d'incidents sur les traitements et le code SQL ainsi que la reprise sur erreur.
• Rédigé la documentation des schémas de données, des règles de gestion et des modes opératoires sur son périmètre.
• Réalisé la restitution auprès d'interlocuteurs non techniques au travers de tableaux de bord Power BI via DAX et Power Query, et Streamlit, incluant la définition de KPIs.
• Développé des API REST avec FastAPI pour exposer les données traitées aux applications clientes.