Description

Ingénieur data passionné, je combine une solide formation en statistiques, intelligence artificielle et génie logiciel, avec une expérience concrète en data engineering et data science.

Durant mes missions chez Sogeti France et aux Hospices Civils de Lyon, j'ai mis en place des pipelines de transformation de données, développé des solutions de machine learning et travaillé sur des projets de visualisation avancée. J'utilise au quotidien des outils tels que Python, R, DBT, PostgreSQL, Docker, GCP ou encore Tableau.

Ma double compétence technique (Python, R, SQL, ETL/ELT, cloud) et scientifique (modélisation statistique, machine learning, text mining) me permet de m'adapter rapidement aux projets les plus exigeants, tout en gardant le souci de la qualité, de l'optimisation et de la clarté des résultats.

Rigoureux, adaptable et orienté résultats, je suis prêt à relever vos défis en data engineering, data science ou développement d'outils data-driven.

Compétences clés : Data Engineering, Machine Learning, Analyse de données, ETL/ELT, GCP, Docker, DBT, Python, R, SQL, Data Visualisation.

Langues

Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Arabe
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Tanger (jusqu’à 50 km), Rabat (jusqu’à 50 km), Casablanca (jusqu’à 50 km)

Sogeti,Seiitra
Data engineer
EDITION DE LOGICIELS
mars 2021 - septembre 2022 (1 an et 6 mois)
Grenoble, France
Mise en place d’une architecture complète de pipelines de données (ETL/ELT) afin
d’automatiser le contrôle, la transformation et la validation des données issues de
bases Oracle multi-tenants vers un entrepôt PostgreSQL.
❖ Conception et déploiement de pipelines de données assurant la collecte,
la transformation et le test de la qualité des données entre Oracle et
PostgreSQL.
❖ Mise en place d’une architecture data moderne basée sur un stack
composé de Trino, DBT, Python, Dagster, Docker et Metabase.
❖ Développement de fonctions Python personnalisées pour convertir
automatiquement des requêtes SQL Oracle en modèles DBT exploitables
(parsing, refactoring, ajout de métadonnées, génération de fichiers
schema.yml et tests unitaires).
❖ Utilisation de DBT pour la transformation, le testing et la documentation
automatisée des modèles de données.
❖ Orchestration complète des workflows avec Dagster, incluant :
récupération des scripts SQL depuis Git, exécution des transformations,
gestion des tenants, lancement des tests DBT et synchronisation avec
Metabase.
❖ Création de tableaux de bord Metabase pour visualiser les résultats des
tests de qualité des données (par tenant, par agence, par type d’anomalie).
❖ Optimisation du processus de contrôle des anomalies sur plusieurs
centaines d’instances Oracle grâce à Trino, permettant une exécution
parallèle et une réduction significative du temps de diagnostic.
❖ Participation à la documentation technique et à la mise en production du
pipeline, garantissant la traçabilité et la fiabilité des données.
Résultats :
★ Amélioration notable de la fiabilité et de la cohérence des données analytiques
utilisées par le groupe (Emeria).
★ Automatisation de plus de 90 % du processus de contrôle qualité.
★ Proposition d’embauche CDI par Sogeti à la fin du stage, reconnaissant la
qualité du travail réalisé.

SQL PostgreSQL Oracle DBT Python / SQL / PostgreSQL / Oracle / DBT / Dagster / Docker / Trino / Metabase / Git / Data Quality / ETL/ELT / Workflow Automation
HOSPICES CIVILS DE LYON
data scientist
SANTÉ & BIEN-ÊTRE
mai 2021 - juillet 2021 (2 mois)
Gières, France
Développement d’un prototype IA pour construire l’histoire commune d’une
cohorte de patients et prédire l’évolution de maladies.
❖ Extraction et traitement des données patients depuis le système hospitalier
Easily.
3
❖ Analyse des parcours patients via Machine Learning et clustering,
identification de signaux faibles.
❖ Visualisation des résultats et construction d’un nuage de mots pour
synthétiser les informations des dossiers patients.
❖ Développement de modèles prédictifs pour anticiper les risques futurs en
fonction des antécédents et état de santé actuels.

Python / Machine Learning / Clustering / Data Visualization / Analyse de données médicales. Python Clustering Machine learning Data visualisation
CHU de Grenoble
Developpeur en projet tutoré
SANTÉ & BIEN-ÊTRE
décembre 2020 - avril 2021 (4 mois)
Grenoble, France
Création d’une application interactive pour la visualisation des trajectoires de
patients atteints d’apnée du sommeil.
❖ Développement d’une application Shiny en R pour visualiser des séries
temporelles et des clusters de patients.
❖ Analyse de données cliniques : regroupement par clusters, comparaison des
variables cliniques (sexe, tabagisme, somnolence).
❖ Calculs statistiques avancés et visualisations dynamiques (trajectoire moyenne,
histogrammes)
❖ Mise en place d’indicateurs statistiques et de représentations graphiques pour
faciliter la prise de décision par les chercheurs.

Langage R R Shiny Data visualisation Statistics Time Series

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Magistère en Mathématique appliquées:
Lycée Moulay Ismail Meknes Programme
2020
Magistère en Mathématique appliquées:
science de données.
Université de Grenoble Alpes Grenoble,
science de données.

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Nabil Mehdaoui

Data Engineer | ETL/ELT | DBT | Python | R

À propos de Nabil

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