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Ounnoughi KarimOK

Ounnoughi Karim

Développeur Python / Data Engineer

125 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Ounnoughi

Avec plusieurs années d'expérience en data engineering et en automatisation des flux de données, je mets en place des solutions efficaces et performantes pour optimiser vos processus de gestion de données. Je travaille principalement sur des pipelines de données, des systèmes d'intégration de données et des applications personnalisées pour faciliter l'exploitation des données.

Mes compétences clés :
Python : Développement d'outils pour le traitement et la manipulation de données (pandas, NumPy, etc.)

Data Engineering : Conception et gestion de pipelines de données robustes, transformation de données et gestion de bases de données massives.

Automatisation : Mise en place de processus automatisés pour améliorer l'efficacité et la fiabilité des opérations de données.

Knowledge Graphs : Création et exploitation de graphes de connaissances pour structurer et enrichir les données.

NLP (traitement de texte) : Développement de solutions pour l'analyse et l'extraction de données à partir de contenus textuels.

J'ai travaillé sur des projets variés pour des entreprises comme TotalEnergies,EDF, Akkodis,Groupama où j’ai développé des outils et des solutions basées sur des technologies de traitement de données et des systèmes d'intégration intelligents.

Actuellement, je recherche des missions freelance de courte durée pour continuer à diversifier mon expertise et apporter une valeur ajoutée rapide à vos projets. Je peux intervenir pour des besoins ponctuels, en apportant des solutions sur mesure pour votre gestion et exploitation des données.

Autonome et pragmatique, j’interviens en appui sur des sujets data, IA ou automatisation, avec une approche orientée client. Je collabore facilement avec les équipes pour apporter rapidement de la valeur sur des besoins concrets.

Disponible entre 10 et 20 heures par semaine.
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • Akkodis
    Développeur Data / Fullstack – Knowledge Graph (Akkodis – TotalEnergies)
    ENERGIE
    décembre 2022 - Aujourd'hui (3 ans et 6 mois)
    Paris, France
    Développement front & back-end d’un SaaS open-source de gestion de la connaissance basé sur le web sémantique pour visualiser et exploiter des ontologies et knowledge graphs -> https://github.com/souslesens/souslesensVocables
    Création de knowledge graphs spécifiques pour plusieurs cas d’usage (jumeaux numériques, planning, structuration documentaire…)

    Intégration de l’outil dans les workflows internes grâce à des plugins métiers sur-mesure

    Génération de scripts Python pour adapter et intégrer les données

    Participation à la formation de nouveaux talents sur le projet et gestion technique d’une équipe

    Travail collaboratif via Git / GitHub, méthode agile

    Stack / Outils : JavaScript, Node.js, SPARQL, RDF, Python, Git, Web sémantique, Data Engineering, Visualisation
  • EDF
    Data Engineer / Data Scientist – Visualisation & Graph Data (EDF)
    ENERGIE
    septembre 2021 - septembre 2022 (1 an)
    Nanterre, France


    Création d’un outil Python couplé à une base de données graphe (Web sémantique) pour lier et visualiser les jeux de données

    Développement d’un outil innovant de gestion et visualisation de données pour améliorer la qualité des données internes

    Conception de 4 dashboards Power BI utilisés dans des cas d’usage métiers (analyse, qualité de données)

    Communication & conduite du changement : lancement d’une équipe dédiée à la qualité de données

    Méthodologie agile avec JIRA, collaboration transverse (data + métier)

    Stack / Outils : Python, R, Power BI, Graph DB, Web sémantique, NLP, Protégé, JIRA, Agile
  • Kyutech
    Data Scientist – Deep Learning & Explainable AI (Kyutech, Japon)
    SECTEUR MÉDICAL
    avril 2021 - septembre 2021 (5 mois)
    Japan
    Mission de recherche appliquée en intelligence artificielle explicable :

    Développement d’un modèle hybride (D2FLS) pour prédire le temps de présence d’un médicament dans le sang d’un patient

    Application de techniques d’explainable AI pour générer des règles interprétables à partir des prédictions

    Utilisation de SHAP pour comprendre l’impact des variables sur les résultats du modèle

    Collaboration avec des chercheurs et médecins dans une démarche scientifique et itérative

    Stack / Outils : Python, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, SHAP, Deep Learning, Fuzzy Logic, Explainable AI

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Formations

  • Diplôme d'ingénieur, Mathématiques et informatique
    EISTI
    2022
    Diplôme d'ingénieur, Mathématiques et informatique
  • Classes préparatoires aux grandes écoles (CPGE), Mathématiques,Physique,Chimie et Informatique
    Lycée Jacques Decour
    2019
    Classes préparatoires aux grandes écoles (CPGE), Mathématiques,Physique,Chimie et Informatique

Compétences

Catégories