À propos de Badre
Ingénieur géospatial & Data Engineer
Eau · Énergie · Environnement · Climat
J’aide les entreprises à transformer leurs données géospatiales en outils opérationnels : pipelines automatisés, bases de données spatiales, applications WebGIS, dashboards, simulations, SaaS et indicateurs métiers.
Mon profil combine deux expertises :
une compétence IT solide en développement data/géospatial, et une expertise métier en hydrologie, hydraulique, climat, énergie et environnement.
Je peux intervenir sur toute la chaîne, depuis la donnée brute jusqu’à l’application finale.
Données que je traite
Satellite : Sentinel-1 SAR, Sentinel-2 optique, hyperspectral, land cover, Google Earth Engine
Climat : réanalyses ERA5, variables atmosphériques, séries temporelles climatiques
Terrain : SCADA, capteurs, mesures hydrologiques, données de débit
Métier : Agriculture, eau, énergie, environnement, risques naturels, indicateurs SDG
Ce que je développe:
- Pipelines ETL Python pour automatiser l’ingestion, le nettoyage, la standardisation et l’harmonisation de données multi-sources.
- Bases PostgreSQL/PostGIS optimisées pour des requêtes rapides, fiables et exploitables à grande échelle.
- Applications WebGIS avec MapLibre GL, Leaflet, GeoServer et API FastAPI pour visualiser, filtrer et partager les données.
- Plugins QGIS avec PyQGIS pour automatiser les traitements terrain et rendre les workflows plus simples pour les équipes.
- Simulations hydrauliques et hydrologiques avec HEC-RAS, TELEMAC et outils Python pour modéliser les écoulements, les inondations et les impacts climatiques.
- Dashboards Power BI et indicateurs décisionnels pour suivre les résultats, comparer les scénarios et appuyer la prise de décision.
Stack principale: Python · PostgreSQL/PostGIS · QGIS/PyQGIS · Google Earth Engine · MapLibre GL · Leaflet · GeoServer · FastAPI · Docker · AWS · Power BI · HEC-RAS · TELEMAC · SLURM
Certifié NASA ARSET
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Arabe
Bilingue ou natif
Kabyle
Bilingue ou natif
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Lyon (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Grenoble (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km)
Expériences
- GeonicaSenior Geospatial Software Engineer | Ingénieur Géospatial | Développeur SIG PythonEDITION DE LOGICIELSnovembre 2025 - mai 2026 (6 mois)Lyon, FranceConception et déploiement d'une plateforme géospatiale cloud-native pour collectivités territoriales. Encadrement d'une équipe de 3 développeurs SIG.
- Backend Python (Django) : conception du backend en Django / Django REST Framework — modèles de données géospatiaux, API REST pour l'interrogation spatiale et le service de données, sérialiseurs, migrations et tests (pytest). Logique métier découplée et orientée services.
- Architecture cloud-native & system design : conception d'une architecture scalable séparant ingestion, stockage spatial, traitement et couche applicative ; formats cloud-optimisés (COG, GeoParquet), services OGC conformes (WMS/WFS/WMTS) et catalogage des données pour des accès performants à grande échelle.
- Conteneurisation & déploiement : architecture multi-services orchestrée via Docker Compose (application Django, PostgreSQL/PostGIS, services cartographiques, reverse proxy), avec Dockerfiles multi-stage pour des déploiements reproductibles sur les infrastructures clientes. Pipelines CI/CD (GitHub Actions) pour les tests et la construction d'images.
- Traitement raster & télédétection : pipelines de traitement d'imagerie satellite optique et radar (SAR Sentinel-1), conversion vers COG/GeoParquet via GDAL/Rasterio, et exposition des produits dérivés à travers l'API.
- Données spatiales & ETL : base PostgreSQL/PostGIS (indexation GiST, vues matérialisées) ; pipeline ETL Python pour l'intégration de données hétérogènes avec contrôles qualité, reprojection et chargement automatisé.
Compétences : Python · Django · Django REST Framework · API REST · Docker · Docker Compose · CI/CD · architecture cloud-native · system design · PostgreSQL · PostGIS · COG · GeoParquet · SAR / Sentinel-1 · télédétection · GDAL · Rasterio · OGC (WMS/WFS) · pipeline ETL · SIG · géospatial · gestion d'équipe · Linux - INRAeGeospatial Data Engineer | Plugin QGIS & Pipelines Satellite CopernicusCENTRES DE RECHERCHEavril 2025 - octobre 2025 (6 mois)Lyon, FranceIndustrialisation d'un prototype de recherche en outil de production géospatiale : analyse des risques d'inondation au niveau parcellaire à partir d'imagerie Sentinel-2, déployé auprès de 15+ utilisateurs terrain.
- Pipeline satellite : workflows Dask/xarray sur SLURM pour le traitement de datasets multi-TB (ERA5-Land, Sentinel-2). Pipeline ETL Python complet : ingestion API Copernicus/IGN/Theia → calibration → reprojection → export COG/GeoParquet. Intégration OpenEO pour un accès standardisé aux archives Sentinel.
- Plugin QGIS opérationnel : développement PyQGIS (architecture MVC, multi-thread) automatisant l'analyse spectrale (NDVI, NDWI, NBR) et la classification des dégâts d'inondation avec cartes de probabilité par pixel. Formation et documentation pour 15+ utilisateurs terrain.
- Base de données géospatiale : schéma PostgreSQL/PostGIS partitionné par région, indexation GiST, vues matérialisées — requêtes sub-seconde sur 10M+ entités.
- Package Python : transformation de notebooks en package modulaire (OOP, pytest, Pydantic). QA/QC : validation CRS, topologie, intégrité des bandes. Évaluation géographiquement stratifiée (precision/recall/F1, calibration des probabilités).
Compétences : Python · PyQGIS · QGIS · Dask · xarray · SLURM · Sentinel-2 · GDAL · PostGIS · PostgreSQL · FastAPI · Pydantic · pytest · COG · GeoParquet · scikit-learn · automatisation · pipeline ETL · télédétection · géospatial · Linux · cartographie - Geospatial AI ConsultancyGeoAI Data Engineer | Classification Satellite & Indicateurs SDGENVIRONNEMENTdécembre 2024 - juillet 2025 (7 mois)Djeddah, Arabie saouditeDéveloppement de chaînes de traitement géospatiaux complètes pour la surveillance environnementale à grande échelle — de l'image brute Sentinel-2 au produit analytique validé en production.
- Classification d'occupation du sol : modèle multi-spectral Sentinel-2 (Random Forest / XGBoost) de A à Z — feature engineering multi-bandes, pipelines de calcul raster Python, livraison de produits COG et vecteurs PostGIS pour l'évaluation environnementale.
- Monitoring de végétation : séries temporelles d'indices spectraux (NDVI/EVI/NBR) avec détection de phénologie (début/fin de saison) et détection d'anomalies multi-temporelles (MAD, IQR, change vector analysis).
- Indicateurs SDG : calcul de SDG 15.3.1 (Land Degradation Neutrality) et SDG 15.4.2 (Mountain Green Cover Index) à partir de Sentinel-2, avec livrables reproductibles et auditables alignés aux standards internationaux.
- Industrialisation Python : orchestration de workflows automatisés avec Dask/xarray, API FastAPI (Pydantic, OpenAPI), supervision Make/Bash sous Linux.
Compétences : Python · Dask · xarray · Sentinel-2 · GDAL · Random Forest · XGBoost · FastAPI · Pydantic · PostGIS · STAC · COG · scikit-learn · GEE · automatisation · pipeline ETL · télédétection · géospatial · Linux · cartographie · SIG
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Formations
- Master of Science, Hydraulic & Civil Engineering (HCE)Grenoble INP - ENSE32021- Conçu des pipelines SIG + Python pour calibrer des modèles hydrauliques 1D et produire des cartes décisionnelles prêtes à l’usage. - Accéléré les simulations via ML (Kriging, XGBoost, régression) pour tester plus de scénarios avec moins de coût calcul. - Fiabilisé les résultats avec analyse d’incertitude (Sobol, propagation) pour une décision environnementale robuste. - Livrables orientés métier : risque inondation, gestion eau/territoire, standardisation des workflows géospatiaux.
- Diplôme d’Ingénieur d’État en Hydaulique - Aménagement et Génie hydrauliqueÉcole Nationale Supérieure d’Hydraulique (ENSH)2019- Piloté une étude hydro-agricole complète (bassin versant -> irrigation) avec approche data-driven. - Automatisé les traitements ArcPy/Python pour réduire les délais d’analyse et industrialiser la cartographie. - Produit des diagnostics spatiaux à forte valeur (ETc, besoins en eau, aptitude des sols, scénarios d’aménagement). - Approche transférable aux missions Remote Sensing / ML en agriculture, climat et infrastructures ENR.
Certifications
- Fundamentals of Remote SensingThe NASA Applied Remote Sensing Training (ARSET) Program2026