À propos de Nassim
Ingénieur Data passionné par la création de systèmes robustes, scalables et intelligents, j'accompagne les organisations dans l'industrialisation de leur chaîne de traitement de données, de l'ingestion à la mise en production.
Après plusieurs années en Data Science, j’ai évolué vers le Data Engineering pour relever des défis techniques liés au volume, à la fiabilité et à la gouvernance des données.
Je maîtrise des outils comme Airflow, Spark, Databricks, AWS, Terraform, Docker, CI/CD, et je suis à l’aise pour construire des pipelines de données end-to-end, dans des environnements cloud exigeants.
🌍 Mon objectif : rendre la donnée disponible, fiable et actionnable pour les équipes Produit, BI et Data Science.
🔎 En veille permanente, j’apprends chaque semaine, je construis des projets personnels, et j’aime collaborer avec des équipes pluridisciplinaires.
✅ Ouvert aux opportunités en data engineering, cloud data ou projets orientés impact.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 30 km)
Expériences
- PayFit France,Data Scientist / Data EngineerRESSOURCES HUMAINESjanvier 2020 - octobre 2024 (4 ans et 9 mois)Paris, France🔹 Pipeline de tickets clients & prédiction de churnCréation de pipelines automatisés avec Airflow, DBT et BigQuery pour traiter et structurer des dizaines de milliers de tickets clients.Détection des signaux faibles de churn et déclenchement d’actions proactives via analyses SQL et modèles simples en Python.🔹 Analyse des feedbacks & réduction des irritants produitIngestion et modélisation des feedbacks clients (tickets, NPS) pour identifier les points de friction grâce à DBT, SQL et BigQuery.Livraison de recommandations exploitables via dashboards Looker et automatisation de rapports avec Airflow.🔹 Dashboards de pilotage temps réel (Support & Produit)Construction de dashboards interactifs (KPI, SLA) avec Looker, Data Studio et Power BI, alimentés en quasi temps réel.Orchestration de la collecte de données et transformations via Python, SQL, et outils type Airflow / ETL maison.
- Cliris,Stagiaire Data ScienceHIGH TECHmars 2019 - septembre 2019 (6 mois)Paris, FranceDans le cadre de ce projet, j'ai conçu un système de vision par ordinateur permettant de détecter automatiquement des voitures dans des scènes complexes (parkings encombrés, circulation urbaine, conditions météo difficiles, etc.). L'objectif était de créer une solution robuste, capable de reconnaître et localiser les véhicules dans des images hétérogènes, en tenant compte de l’occlusion partielle, de l’échelle variable et de l’environnement visuel perturbé.Python, PyTorch, OpenCVYOLOv5, Faster R-CNN, SSDLabelImg pour l’annotation, TensorBoard pour le suivi de l'entraînement✅ Résultat :Détection précise de véhicules avec un mAP de 95 % sur scènes complexes.Pipeline réutilisable pour d’autres cas de détection d’objets (piétons, feux, panneaux…).Implémentation démontrable dans un notebook ou API de démo.
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Formations
- Master 2 Data ScienceINSA Rouen2019Data science
- Data Engineer (RNCP38919)Datascientest2025Formé par DataScientest avec la certification officielle de niveau 7, délivrée par Mines ParisTech - PSL Executive Education, blocs 2 et 3 validés. Enregistrée au RNCP le 26 avril 2024 par France Compétences.
Certifications
- AWS Certified Solutions Architect AssociateDatascientest