À propos de Kéng
Data Engineer passionné par la donnée et l'automatisation, je vous aide à construire des pipelines de données fiables et performants pour valoriser votre data.
Fraîchement formé aux dernières stacks techniques, j'apporte un regard neuf et une grande rigueur technique à vos projets.
Ce que je peux faire pour vous :
ETL & Pipelines : Création et maintenance de flux de données (Extraction, Transformation, Loading)
Nettoyage de données : Préparation de datasets propres pour vos équipes Data Science ou BI
Base de données : Modélisation et requêtage SQL complexe
Automatisation : Scripting pour automatiser vos tâches récurrentes
Ma Stack Technique :
Langages : Python (Pandas, NumPy), SQL.
Outils : Git, Docker, Airflow (ou autre outil que tu maîtrises)
Cloud : AWS
Pourquoi collaborer avec moi ?
Curieux et proactif, je mets un point d'honneur à livrer un code documenté et maintenable. Je m'intègre facilement aux équipes existantes et je suis déterminé à faire de votre projet une réussite
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Free-lanceData Engineerjanvier 2025 - Aujourd'hui (1 an et 5 mois)Casablanca, GC, Morocco• • Développement d'un pipeline ETL hybride (Streaming/Batch) traitant des données financières• • Ingestion temps réel via Kafka et transformation distribuée avec Apache Spark (PySpark)• • Planification et monitoring des workflows de données via Apache Airflow (Dockerisé avec backend Postgres)• • Gestion du stockage objet (MinIO) et sérialisation des données en format colonnaire (Parquet) pour l'optimisation des performances• • Déploiement de l'infrastructure via Docker Compose (Infrastructure as Code)
- EnsiasData Engineer / Data ScientistSANTÉ & BIEN-ÊTREmars 2024 - juillet 2024 (4 mois)Rabat, MoroccoConstruction de pipeline end-to-end et mise en production• • Conception de Pipeline ETL : Développement de scripts Python optimisés pour l'ingestion et le nettoyage de données brutes issues de 400 dossiers médicaux complexes• • Déploiement & MLOps : Mise en production du modèle prédictif via une API REST (Flask) conteneurisée avec Docker pour assurer la portabilité• • Qualité de données : Implémentation de tests de validation pour garantir l'intégrité des données avant l'analyse (+15% de fiabilité des données)• •Stack : Python, SQL, Docker, Flask, Git
- ISGAData scientistjuillet 2023 - septembre 2023 (2 mois)Marrakech, MK, MoroccoNettoyage de données et optimisation SQL• • Optimisation des données : Réduction du temps de prétraitement grâce à l'optimisation des requêtes et scripts de nettoyage (Gain de performance notable)• •Automatisation : Automatisation de l'extraction de données textuelles pour l'analyse de sentiments• • Dashboarding : Structuration des données pour alimenter des tableaux de bord Streamlit performants
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