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Wessim SlimiWS

Wessim Slimi

Cloud Data Engineer

833 €/jour
Marseille, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

À propos de Wessim

AWS & Azure Certified® Data Cloud Engineer
Flink | Kafka | MQTT | Airflow

Wessim Slimi, ingénieur certifié en Cloud Data, se démarque par sa polyvalence exceptionnelle en tant que consultant en ingénierie des données, cumulant plus de 3 ans d'expérience. Ses compétences englobent un large éventail de technologies cruciales telles qu'AWS, Azure, Flink, Kafka, MQTT et Airflow.

Doté d'une expertise approfondie en architecture de données, Wessim excelle dans la conception et le déploiement de pipelines robustes. Son approche intégrative met l'accent sur les meilleures pratiques en CI/CD et IaC, optimisant ainsi les performances, la fiabilité et la scalabilité des architectures de traitement des données. Son expérience inclut également la direction d'initiatives de migration vers des architectures Cloud modernes, avec une expertise particulière dans l'utilisation de services AWS.

Parallèlement, Wessim démontre une compétence étendue en Data Science, se spécialisant dans le déploiement de modèles de machine learning. Son arsenal technique varié comprend des outils tels que Python, TensorFlow, Scikit-learn, Azure, Databricks et PySpark.

Wessim Slimi se distingue par sa capacité à aborder des défis complexes avec une approche holistique. Sa polyvalence et son expertise technique font de lui un professionnel recherché, capable de s'adapter avec aisance aux diverses facettes de l'ingénierie des données, mettant l'accent sur le déploiement efficace de solutions de pointe.

Talks about #aws, #azure, #mlops, #dataops, and #kubernetes
  • Français

    Bilingue ou natif

Accepte de travailler sur site
Marseille (jusqu’à 50 km), Paris (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Bordeaux (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km)

Expériences

  • CMA CGM
    Cloud Data Engineering
    TRANSPORTS
    novembre 2021 - Aujourd'hui (4 ans et 7 mois)
    Marseille, France
    Consultant en architecture de données et DataOps pour CMA-CGM
    • Concevoir et déployer des pipelines d'ingestion et de traitement de données
    en utilisant les meilleures pratiques en matière de CI/CD et d'infrastructure as
    code (IaC) pour les environnements Batch et Streaming.
    • Analyser et auditer l'architecture de traitement de donnée existante, et
    proposer des améliorations pour optimiser les performances, la fiabilité et la
    scalabilité.
    • Diriger la migration et le refactoring de l'ancienne architecture de traitement
    des données vers une nouvelle architecture Move to Cloud sur AWS, en
    utilisant des technologies d'ETL/ELT et de traitement en Batch et Streaming.
    • Participer à la conception et à la mise en œuvre d'une architecture de
    données résiliente, évolutive et sécurisée en utilisant les services Cloud AWS.
    Services et notions maîtrisés :
    • Infrastructure as Code : Terraform
    • Stockage de données : S3, Snowflake
    • Sécurité, Identité et Conformité : AWS IAM
    • Traitement de données : Flink, Kinesis Lambda (Serverless), EKS
    (Kubernetes), EC2 (Instance VM), Docker, ECR (Docker Registery), ECS (Orchestration de conteneurs), Snowflake (Moteur de data warehouse), Glue, PySpark (Traitement de données volumineuses), MQTT (streaming)
    • Automatisation : Airflow, Kubernetes CronJobs & Job
    • Outils de développement : GitLab, GitLab CI, Jenkins, AWS SDK, Boto3
    • Langages : Python, SQL, Shell
    • Méthodologie de développement agile : SCRUM
    Apache Kafka Apache Flink Apache Airflow AWS Terraform
  • EDF Renouvelables
    Cloud ML Engineer
    août 2021 - septembre 2022 (1 an et 1 mois)
    Montpellier, France
    ML Engineer
    • Développement et Déploiement de modèles ML prédictifs dans le domaine des énergies re nouvelables: Maintenance Prédictive, Fault Detection, Anomaly Detection.
    • Mise en place des diférentes Pipelines de données : Temps réel & Streaming
    • Déploiement, mise en production et monitoring des modèles ML.
    • Définition technique des besoins métier, des objectifs et des KPI des projets Data.
    • Contribution à la mise en place de la Roadmap des projets Data. Azure Blob ADSL Gen2 Azure ML Azure Data Factory Azure AD Python MLflow Predictive Maintenance PI OSISOFT
    Azure Data Factory Programmation Python MLflow Microsoft Azure SQL
  • EDF Renouvelables
    ML Engineer
    ENERGIE
    novembre 2012 - décembre 2021 (9 ans et 2 mois)
    Montpellier, France
    Product Owner Stream Data
    • Organisation et animation d’échanges continus pour élaborer et définir les
    besoins métiers en projets Data.
    • Supervision et agencement du développement et la livraison des produits
    Data.
    • Formulation et priorisation des besoins Data.
    • Elaboration de la Backlog et de la Roadmap Data.
    • Rédaction des User Stories et leurs retranscriptions en Features.

    Data Scientist
    • Développement de modèles Machine Learning pour répondre à des besoins
    métiers en :
    Maintenance Prédictive :
    - Développement de modèles à base de Jumeaux Numériques ayant pour but
    la prédiction de pannes électriques sur des Eoliennes
    - Estimation de l’âge d’une Eolienne
    - Développement de modèles ML ayant pour but la détection de Givre au
    niveau d’une pale d’Eolienne à partir de données vibratoires
    Maintenance Conditionnelle :
    - Contribution à l’élaboration d’algorithmes visant la détection de la sous-
    performance d’un asset énergétique :Eolienne et Panneau Photovoltaïque
    - Développement d’algorithme ayant pour but le monitoring et la détection
    d’intrusion dans des parcs Eoliens ou Photovoltaïques.


    Data Engineering
    • Mise en place et création des différents Pipelines de données utilisées.
    • Déploiement, Maintenance et monitoring des modèles ML utilisés.
    • Scheduling de scripts Python via Chrontab ou SystemCTL

    Technologies utilisées : Python, Scikitlearn, Catboost, Linux, ChronTab,
    SystemCTL, PI Osisoft, PI AssetFramework, PI WebAPI
    Notions utilisées :
    - Agile
    - Maintenance Predictive
    - Maintenance Conditionnelle
    - Machine Learning: Regression, Classification, Clustering, Jumeaux
    Numériques

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Formations

  • Diplôme d'Ingénieur en Télécommuni cation
    Ecole supérieure des communications de Tunis
    2019
    Diplôme d'Ingénieur en Télécommuni cation
  • Diplôme d'Ingénieur
    IMT Atlantique
    2020

Certifications

Compétences (35)

Catégories