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Asma Radjai

ml engineer

En télétravail depuis Paris

  • 48.8546
  • 2.34771
Proposer une mission La mission ne démarrera que si vous acceptez le devis de Asma.
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Localisation et déplacement

Localisation
Paris, France
Télétravail
Effectue ses missions majoritairement à distance

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Catégories

Compétences (29)

Asma en quelques mots

Data Engineer/Data scientist avec de bonnes connaissances en Machine Learning, Data Visualisation, Analyse de données, Devops / ML ops / ML engineer.

Mes compétences incluent l'industrialisation et la mise en prod des modèles Data science, orchestration des jobs, alimentation des datalabs (ETL), Analyse des données, visualisation (BI), optimisation (scripts, consommation ressources en RAM et CPU), administration des plateformes, mise en place des modèles data science, support pour l'équipe data

Je peux intervenir sur des missions de collecte, transfert, stockage, analyse et exploitation de données.

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Expériences

GLANUM (Client LIVEPOOL)

Agence & SSII

Data Engineer  - En tant que freelance

Avignon, France

septembre 2021 - janvier 2022 (3 mois)

- Récupération des données stream à partir d'un broker MQTT (Mosquitto) en scala (IntelliJ, sbt).
Consommation des données afin de les sauvegarder dans un topic Kafka (Akka, kafka stream, kafdrop) en scala.
- Parsing des messages (transformation et restructuration des données en format Json) / scala.
- Consommation des données kafka afin de les envoyer sur un bucket S3 AWS / scala.
- Récupération et agrégation des données depuis S3 (boto3 / python).
Scala Apache Kafka Mosquitto MQTT AWS S3

ITCE

Banque & assurances

Data Engineer

Paris, France

juin 2020 - juin 2021 (1 an)

- Industrialisation des modèles de Data science (Industrialisation et optimisation du code, gestion des logs et des erreurs, variabilisation, versionning du code, déploiement en Prod).
- Configuration des serveurs applicatifs des différents envs (Dev, recette, Prod).
- Migration et montée de version d'HADOOP (tests et configurations des environnements de travail).
- Configuration des paramètres Spark (Allocation dynamique des ressources).
- Outillage : tester des nouveaux outils et faire des présentations aux différents
utilisateurs de la plateforme (jupytext, Pylint, mlflow, DVC,..).
- Alimentation du Datalake des envs hors prod.
- Faire du support pour les Data scientists.
Spark Hadoop Jenkins XLDeploy Script Shell VTOM Alimentation Git Grafana artifactory

HSBC France

Banque & assurances

Alternante Big Data

La Defense france

décembre 2017 - octobre 2019 (1 an et 9 mois)

Réalisation d'un système de recommandation à partir des données de navigation des clients (log). Établir des scores à partir de ces données mesurant l’intérêt du clients pour les produits d'HSBC.
Environnement : HADOOP distribution Hortonworks, Analyse des données avec Hive, prétraitements et Apprentissage sous Jupyter (Python) et R. Administration de la platforme HADOOP (Hortonworks).

Détection des anomalies (outliers) transactions frauduleuses. Anonysation sous HADOOP, Visualisation, dans un premier temps, sous Dataiku. Dans un second temps, partir sur un POC full GCP (Google Cloud Platform) : Analyse des données avec Big Query, Prétraitement et Apprentissage sous Cloud ML engine (Python), ETL Dataflow, Visualisation : Data Studio.
Hadoop hive python GCP Dataiku Google Data Studio R

Recommandations externes

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Formations

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