À propos de Mohammed
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Expériences
- OtodataAnalyste de données IoTHIGH TECHmai 2025 - Aujourd'hui (1 an et 1 mois)Montréal, CanadaIntervention sur des données de télémétrie issues de capteurs et systèmes embarqués dans un environnement IoT à grande échelle.
- Analyse & diagnostic avancé
Développement d’outils d’analyse en Python et SQL pour automatiser le diagnostic de données terrainIdentification d’anomalies complexes et de corrélations techniques (capteurs, firmware, instabilité électrique)Analyse de séquences d’erreurs intermittentes et détermination des causes racines- Data engineering & pipelines
Conception de pipelines de traitement de données scalables pour gérer de grands volumes de données non structuréesStructuration et normalisation de données issues de multiples sources IoTMise en place de processus de validation et de fiabilité des données- Visualisation & pilotage
Création et maintenance de dashboards Power BI pour le suivi des KPI opérationnelsProduction d’analyses exploitables pour les équipes techniques et métiers- Machine Learning
Développement de modèles de détection d’anomalies et de prédiction (clustering, régression)Application de méthodes statistiques (tests d’hypothèses, validation croisée)- Impact
Réduction du temps de diagnostic de plusieurs jours à quelques minutes grâce à l’automatisationAmélioration de la détection proactive des anomalies sur les appareils terrainFiabilisation des données utilisées pour la prise de décisionStack : Python, SQL, Spark, Power BI, Azure, Databricks, Machine Learning, IoT - VOLVO groupIngénieur Data AnalystAUTOMOBILEavril 2022 - novembre 2024 (2 ans et 7 mois)Lyon, FranceAnalyse de données véhicules et systèmes embarqués dans un contexte industriel (tests terrain, performance, diagnostic).
- Analyse de données & qualité
Collecte, nettoyage et analyse de données issues de véhicules (tests terrain, endurance, performance)Validation de la qualité et de la conformité des données selon les exigences clientsAutomatisation de la génération de rapports d’analyse- Diagnostic & amélioration continue
Analyse de données techniques pour identifier anomalies et dérives de performanceFormulation de recommandations pour améliorer la fiabilité des systèmesOptimisation des processus d’analyse de données- Visualisation & reporting
Développement de dashboards Power BI pour le suivi des indicateurs clés (KPI)Création de visualisations avancées (Python – Matplotlib, Seaborn)- Collaboration produit
Collaboration avec équipes hardware, firmware et support clientIntégration d’outils de diagnostic dans les interfaces produitRédaction de messages de diagnostic clairs pour les utilisateurs finaux- Impact
Amélioration de la fiabilité des analyses de données véhiculesRéduction du temps de traitement et d’analyse grâce à l’automatisationMeilleure compréhension des comportements systèmes via l’analyse de donnéesStack : Python, SQL, Power BI, PySpark, Databricks, Data Analysis, IoT, Systèmes embarqués, Statistiques, Machine Learning - Airbus HelicoptersDétection d'anomalies de capteursAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEoctobre 2021 - novembre 2021 (1 mois)Lyon, FranceObjectif : Détecter le comportement anormal de capteurs de vibration sur hélicoptère de façon automatique• Analyse, nettoyage et préparation des données :Þ recherche et traitement des valeurs aberrantes et manquantes, et des données dupliquéesÞ Ré-échantillonnage fréquentiel• Datavisualisation sous Matplotlib et Seaborn : Distribution des signaux, Visualisation des ACF et PACF• Prétraitement des données :Þ Réduction de dimensionsÞ Features engineering : calcul des features• Implémentation de l’algorithme de détection des anomalies :Þ Méthode d’enselmble : Feature BaggingÞ Local Outlier Factor
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Formations
- Bachelor Data AnalystOpenclassrooms/ ENSAE Paris
- BTS Mesures PhysiquesLycée Mozart