À propos de Souleymane
Ingénieur Généraliste spécialisé en Data Engineer/Science et titulaire d'un Master 1 en Mathématiques Fondamentales, je me positionne comme un expert de l'industrialisation des systèmes Data et IA. Ma passion est de transformer des problèmes complexes en solutions robustes, performantes et exploitables en production.
Je suis Freelance/Consultant, disponible pour des missions stratégiques autour de la modernisation de la Data Stack, du MLOps, de l'Analytics Engineering et de l'intégration de l'IA Générative.
J’ai participé à plusieurs projets significatifs :
Axio Conseils : pipeline de prédiction de sinistres auto, intégration via Streamlit, déploiement Docker et CI/CD.
EHDI Technologies : détection de fraude bancaire, intégration via API Flask et gestion PostgreSQL.
Generali France : optimisation de pipelines ETL et automatisation d’extractions de contrats pour l’équipe Data & Actuariat.
Je me suis récemment certifié sur dbt, renforçant mon expertise en modélisation et transformation de données. J’ai également développé un LLM Vanna SQL pour l’interprétation de requêtes et publié un tutoriel complet sur dbt. Mon portfolio illustre mes réalisations en PySpark, CI/CD et automatisation.
Compétences clés :
Data Engineering : ETL, Spark, AWS(bases), dbt, CI/CD avec GitHub Actions.
Automation & QA : pre-commit, Makefile, pytest, pyproject.toml, pre-config.yml..
Bases de données : SQL, BigQuery, Oracle, MySQL, PostgreSQL.
Machine Learning : régression, classification, prédiction.
Langages : Python, R, PySpark.
Backend & API : Flask REST-API, Streamlit
IA Générative : LLM avec Vanna SQL
Visualisation : Streamlit, Plotly, dashboards interactifs.
Ce que je propose :
Analyse et valorisation de vos données.
Mise en place de pipelines reproductibles et auditables.
Développement de modèles ML adaptés à vos besoins métiers.
Automatisation et documentation exhaustive pour garantir qualité et fiabilité.
Français
Capacité professionnelle complète
Anglais
Capacité professionnelle limitée
Wolof
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Ermont (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Paris 10e Arrondissement (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Banque de DakarData Engineer ConfirméBANQUE & ASSURANCESavril 2022 - février 2026 (3 ans et 10 mois)Conception et maintien de pipelines PySpark/SQL (ingestion → transformation → tables exploitables) pour usages BI/analytics.• Optimisation des traitements (réduction temps de run, gestion volumétrie) : filtres, partitionnement, tuning Spark.• Data quality : contrôles (complétude, cohérence), jeux de tests automatisés, traçabilité et standardisation des jobs.• Collaboration équipes BI/IT : clarification besoins, adaptation des modèles, livraison itérative.Stack : Python, PySpark, SQL, PostgreSQL/Oracle, Hadoop (HDFS), Docker, Git, CI/CD, pytest
- AxioConseilsData Engineer / ML EngineerAGENCE & SSIImars 2021 - avril 2022 (1 an et 1 mois)Paris, FranceConception et réalisation d'un POC visant à anticiper et prédire les risques de sinistres automobiles
- La mise en place des processus permettant de bien démarrer le projet
- Prétraitement des données et développement de modèles de prédiction de sinistres (LightGBM), atteignant un F1-score de 0.9
- Containerisation avec Docker et déploiement d'API via Streamlit + PostgreSQL
Environnement : Python, Pandas, Scikit-learn, Streamlit, Docker, PostgreSQL,Git, Makefile, pre-commit - eHDI TechnologiesData EngineerAGENCE & SSIIjanvier 2020 - février 2021 (1 an et 1 mois)Paris, France
- Cartographie des sources de données et des flux pour un énergéticien européen
- Analyse de la qualité des données (complétude, cohérence, doublons) et définition de KPIs de data quality.
- Élaboration d’une feuille de route d’amélioration alignée avec la trajectoire cible data & analytics (architecture, gouvernance).
Environnement : Python , Pandas, PostgreSQL/Oracle, Git
Avis
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- Inégnieur Généraliste spécalisé en système d'informations - Parcours Data ScienceIMT- ATLANTIQUE2019Le filière data science forme les futurs ingénieurs de l'IA sur les concepts et techniques indipensables pour bien mener un projet en data. J'avait le choix de 5 formations qui sont: - Machine Learning et Statistiques( Principes et Fondamentaux des algos, Méthode d'optimisation, tests d'hypothéses, etc...) - Business Intelligence (TALEND, TABLEAU) - Data Mining (EDA python, CRISP-DM) - Computer Vision avec Open-CV ( Tracking objects, Etude avané de l'image) - Deep Learning (MLP, Carte de koenan)
Certifications
- Coursera_Certificat_Machine_LearningCoursera2018
- Les Fondamentaux du Big DataFun-Mooc2019