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Younes E.YE

Younes E.

📊 Data engineer | ML engineer | 👨🏻‍💻 GCP

450 €/jour
Paris, FR
3-7 ans

Délai de réponse moyen : 1h

Ă€ propos de Younes

Doté de plus de 3 ans en ingénierie de données et de modélisation prédictive, j'aide les entreprises à exploiter le pouvoir de
leurs données pour résoudre des problématiques liées à leur infrastructure de données .
  • Français

    Bilingue ou natif

  • Anglais

    Capacité professionnelle complète

Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 30 km)

Expériences

  • Mamata
    Data engineer
    INTERNET DES OBJETS
    mai 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 1 mois)
    Paris, France
    • RĂ©alisation de la migration de la plateforme data de Cognite Data Fusion vers GCP, permettant de rĂ©duire les coĂ»ts d’infrastructure et d’amĂ©liorer la scalabilitĂ© pour supporter l’augmentation des donnĂ©es industrielles.
    • Optimisation des pipelines d’extraction des donnĂ©es industrielles via API, amĂ©lioration des performances et rĂ©duction de la latence d’exĂ©cution de 30 %, afin de fiabiliser et accĂ©lĂ©rer la disponibilitĂ© des donnĂ©es.
    • Industrialisation des pipelines et mise en place d’une dĂ©marche CI/CD par la structuration des dĂ©ploiements via GitHub Actions et Cloud Build pour garantir une automatisation des tests et dĂ©ploiements sĂ©curisĂ©s.
    • DĂ©ploiement des applications et job sur Cloud Run pour les composants du flux du traitement des donnĂ©es .
    • Recueil et analyse des besoins mĂ©tiers pour la modĂ©lisation des donnĂ©es et la dĂ©finition des KPI de production issus des transformations rĂ©alisĂ©es.
    • Conception et dĂ©veloppement des pipelines ELT avec dbt pour transformer et structurer les donnĂ©es dans BigQuery afin de produire des tables analytiques fiables et adaptĂ©es aux besoins mĂ©tiers.
    • Orchestration des workflows avec Airflow : orchestration des traitements de bout en bout, depuis l’ingestion des donnĂ©es JSON stockĂ©es sur Google Cloud Storage jusqu’à l’alimentation des tables analytiques, avec gestion des dĂ©pendances et planification des jobs.
    • CrĂ©ation de dashboards de suivi des KPI sous Looker Studio : afin de rendre les indicateurs accessibles et exploitables permettant aux Ă©quipes de production d’optimiser les performances des lignes industrielles.
    Python CI/CD Cloud GCP Big Query DBT
  • EXTIA
    Data scientist / Data engineer
    AGENCE & SSII
    mai 2022 - mai 2024 (2 ans)
    Sèvres, France
    • DĂ©finition de l’architecture de collecte de donnĂ©es basĂ©e sur PostgreSQL et automatisation de l’acquisition des donnĂ©es issues de diffĂ©rentes sources (capteurs, thĂ©odolites), afin de centraliser, fiabiliser et historiser les donnĂ©es.
    • DĂ©veloppement et industrialisation des pipelines ELT avec dbt pour transformer les donnĂ©es brutes en donnĂ©es structurĂ©es et calculer les KPI mĂ©tiers nĂ©cessaires Ă  l’analyse.
    • Orchestration des workflows de traitement avec Airflow, via la conception et le dĂ©veloppement de DAGs assurant l’automatisation, la planification et la gestion des dĂ©pendances des pipelines.
    • DĂ©veloppement de dashboards interactifs sous Power BI, permettant aux Ă©quipes mĂ©tiers de visualiser et analyser l’évolution temporelle des donnĂ©es et des indicateurs clĂ©s.
    • Analyse exploratoire et statistique des donnĂ©es et dĂ©veloppement de modèles de machine learning (rĂ©gression, Random Forest) pour la prĂ©diction des variables mĂ©tier.
    • Industrialisation des modèles via le dĂ©veloppement d’API REST avec FastAPI, intĂ©grĂ©es dans une chaĂ®ne CI/CD, permettant leur dĂ©ploiement automatisĂ© et leur exploitation..
    Machine learning FastAPI CI/CD Snowflake PostgreSQL
  • GEOS
    Analyste de données
    BTP & CONSTRUCTION
    décembre 2020 - mai 2022 (1 an et 5 mois)
    Rueil-Malmaison, France
    • Automatisation de la collecte et de l’intĂ©gration des donnĂ©es issues de multiples sources, afin de centraliser et fiabiliser les flux de donnĂ©es.
    • DĂ©veloppement de processus de prĂ©traitement et de contrĂ´le qualitĂ© des donnĂ©es (Data Quality), permettant d’assurer la cohĂ©rence, la fiabilitĂ© et l’exploitabilitĂ© des donnĂ©es.
    • RĂ©alisation d’analyses statistiques sur les donnĂ©es issues des essais gĂ©otechniques, afin d’identifier les tendances et d’amĂ©liorer la comprĂ©hension des phĂ©nomènes Ă©tudiĂ©s.
    • Automatisation des calculs et des traitements basĂ©s sur les modèles gĂ©ologiques, permettant de rĂ©duire les traitements manuels.
    Pandas Python Numpy Analyse de données ETL

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Formations

  • Master of Science
    Mines Paris
    2022
    Master's degree, Data science
  • Master
    INSA LYON
    2020

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