À propos de Mohamed
AI engineer avec de l'experience sur Google Vertex AI et AWS Bedrock.
Vous souhaitez scaler vos architectures de données sur GCP ou intégrer l'IA générative dans vos produits ? En tant que Data Engineer Senior (4x certifié Google Cloud), je vous aide à concevoir et déployer des plateformes Data modernes, performantes et prêtes pour l'IA. Mon objectif : fiabiliser l'ensemble de votre cycle de vie de la donnée pour accélérer vos prises de décision.
Ma valeur ajoutée :
Une expertise technique "full stack data" alliant ingénierie classique et intelligence artificielle. J'optimise vos flux avec des standards exigeants (Infrastructure as Code, CI/CD, monitoring proactif) et j'enrichis vos données en y intégrant directement la puissance des LLMs et de la GenAI.
Mes livrables et projets types :
Modélisation & Analytique : Construction de Data Lakes/Warehouses sur BigQuery et transformation de données complexes via DBT.
Orchestration Data : Conception et migration de pipelines robustes orchestrés par Apache Airflow, Cloud Run et Dataflow.
Intelligence Artificielle (AI/GenAI) : Développement d'agents conversationnels et de moteurs de recommandation propulsés par Gemini, Vertex AI et FastAPI.
DevOps & FinOps : Automatisation des environnements via Terraform, pipelines CI/CD (GitLab/GitHub) et observabilité fine (Prometheus, Grafana).
Discutons de votre stack technique et de vos futurs défis sur Google Cloud !
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- Nelioum DataSenior Data AI Engineeroctobre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 8 mois)Paris, FranceØ Nelioum pour client Ecom: Développement d'un agent d'achat GenAI :• • Conception d'un agent AI d'achat propulsé par GenAI, capable de comprendre les requêtes en langage naturel et d'accompagner les clients tout au long de leur parcours d'achat.• • Implémentation d'une logique de recommandations avancée basée sur LLM pour fournir des suggestions de produits fortement personnalisées en temps réel.• • Déploiement de la solution avec des outils d'orchestration scalables, garantissant la fiabilité lors des périodes de forte affluence.◦ • Technologies: Python, FastAPI, Gemini, Airflow, BigQuery, Terraform
- Brut MediaSenior Data Engineerjanvier 2022 - octobre 2022 (9 mois)Paris, FranceØ Construction de la plateforme Data de Brut (sur GCP) :• • Développement d'APIs de collecte de données et déploiement sur GCP• • Ingestion de données depuis des APIs externes vers GCP : Storage/BigQuery• • Traitement des données avec DBT : création de vues et tables pour les Data Analysts et Data Scientists• • Gestion de l'infrastructure avec Terraform• • Encadrement et mentorat de développeurs juniors, réalisation de revues de code et accompagnement à la montée en compétences.• • Implémentation d'un projet DBT pour assister les DAs dans leurs analyses◦ • Technologies: Python, Bigquery, DBT, Terraform, Github, Buddy (CI/CD)
- Jellyfish (ex Tradelab)Data Engineerjanvier 2017 - décembre 2021 (4 ans et 11 mois)Paris, France• • Création du datalake GCP de Jellyfish (BigQuery) :◦ • Participation à la mise en place, maintenance et enrichissement du datalake BigQuery.◦ • Technologies : BigQuery, Airflow, Spark, Pandas, Google Pub/Sub.• • Migration des jobs Spark vers Data Mechanics :◦ • Migration des jobs précédemment exécutés sur des serveurs on-premise.◦ • Technologies : Google: Scheduler, Pub/Sub, Firestore, Storage -- Spark.• • Traitement et stockage des données de visites d'internautes :◦ • Extraction et traitement des données de nos fournisseurs digitaux.◦ • Technologies : Spark, Google Storage, Google Compute, MongoDB.• • Dashboard de données pour les analystes :◦ • Extraction et traitement des données globales de BigQuery.◦ • Technologies : Python, Google Run, Firestore, Pub/Sub, Airflow.• • Jobs Spark d'analyse et de filtrage de données.◦ • Technologies : PySpark, Pandas, Google Compute, Google Storage.• • Collaboration avec les équipes data analysts et data science.◦ • Technologies : Pandas, Jupyter.• • Développement Python : Application Flask pour le suivi des campagnes.◦ • Technologies : Python, Flask, HTML, CSS.
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Formations
- MasterUniversité Paris 82017Master
- Diplôme d'Ingénieur en Informatique et TélécommunicationsInstitut National des Postes et Télécommunications2013Diplôme d'Ingénieur en Informatique et Télécommunications
Certifications
- Professional Machine Learning Engineer CertificationGoogle2024