Lead Data Engineer, avec une expertise MLOps / DevOps, acquise durant ma montée en compétences en Data
Esprit d'équipe, autonomie, rigueur & passion pour l'innovation sont mes atouts pour réussir !
Expérimenté en informatique, en conception / programmation orientées objet, puis côté métier en conception fonctionnelle et modélisation UML et dernièrement en gestion de projet numérique, conscient des évolutions technologiques dans mon secteur d'activité, j’ai décidé de me spécialiser en Ingénierie de Données, pour orchestrer le traitement de la Donnée et réaliser le déploiement de solutions de ML / AI
3 projets réalisés de développement d'App de gestion de données pour un usage en Intelligence Artificielle
3️⃣ Data Tech Lead project - Mai 2023 (1 sem.) Limelight : Optimisation du parcours des usagers Lime, en exploitant les disponibilités Vélib • API open data, 1500 bornes, 1 req/min, json, csv, Implémentation de 4 archis tps réel. (API / ETL Airflow / Service Data Big QUery / Database Postgres SQL / Dashboard DataStudio Looker & Tableau)
2️⃣ Data Engineer project - Décembre 2022 à Janvier 2023 (1 mois)Big Apple PI : Exploitation de 2 sources de donnée du NY Times, pour réaliser 2 dashboards de dataviz (US Covid csv / NewsWire API)* Implémentation de 2 archis de streaming.* API / fastAPI / dashboards, docker, crontab / airflow
1️⃣ Data Science project - Octobre 2022 (3 sem.) Covid Time Series Pred : * * Dév. d'1 WebApp de dataViz de prédiction du Covid
Dév. de modèles Deep Learning (Recurrent Neural Network) / Machine Learning (Support Vector Regression)
Oxford Uni data (CSV time series, 56 metadata, 185 pays, 210 ss-pays, 2 ans)
Détails de l'expérience
Chez Jedha, DataScientest et Le Wagon, j’ai suivi 3 bootcamps, pour monter en compétence en Data 3️⃣ Data Tech Lead bootcampJedha - Avril 2023 à Mai 2023 (1 mois) 2️⃣ Data Engineer Bootcamp DataScientest / Mines ParisTech - Octobre 2022 à Janvier 2023(3 mois) 1️⃣ Data Science Bootcamp Le Wagon - Juillet à Octobre 2022(3 mois)
Implémenter des architectures distribuées pour extraire / structurer, transformer / analyser, collecter / stocker et consommer / distribuer la donnée en temps réel
Sélectionner des bases de données adaptées au besoin (SQL / NoSQL)
