À propos de Mohamed Amine
Passionné d'informatique et de mathématiques, extrêmement motivé par les nouveaux défis technologiques engendrés par l’émergence du big data/IA et Data science.La maîtrise de l'ensemble des composantes(python, pyspark, cloudera, haddop,shell,...) liées à la réalisation de projets data science me permet d'avancer dans ce milieu et de m'épanouir professionnellement.
Anglais
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- BNPPDataOps/MLopsBANQUE & ASSURANCESmars 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 3 mois)Paris, FranceProduit: Une plate-forme de production Kubernetes dédié au traitement big data/data science.Role:
- Support opérationnel pour l'offre de plateforme de Data Science Domino Datalab pour les utilisateurs Data Scientists du groupe BNP Paribas.
- Développement des outils de gouvernance rôles et accès sur les plateformes de Data Science Domino Datalab
- Maintenance, supervision et fiabiliser plus de 20 plateformes Kubernetes en production.
- Conception de nouvelles fonctionnalités autour du produit (API, workflows, dashboards, alertes, etc.)
- support technique de niveau 3 pour la communauté des utilisateurs
- développement des UAT tests automatiques pour les plateformes domino/kubernetes
- Contribution de l'amélioration continue des services et des pratiques avec l’équipe Domino engineering sous forme de tickets ( RFE et Bug)
Infra: 16 Cluster-Kubernetes (Cloud IBM et Openshift)Stack technique: Domino Datalab | Kubernetes | Machine Learning/LLM |HELM|Python|ArgoCD|Gitlab|Grafana | myaccess - amundiDataOps/MLopsBANQUE & ASSURANCESjanvier 2021 - mars 2024 (3 ans et 2 mois)Paris, FranceProduit: Une plate-forme de production Kubernetes dédié au traitement big data/data science.Role:
- Installation et Déploiement d’une pipeline workflow ML: jupyterhub, trino, vscode, minio, dagster et mlflow sur kubernetes
- Déploiement d’un cluster Apache Spark sur Kubernetes pour des pipelines ETL
- Déploiement d’un cluster KAFKA sur Kubernetes
- Mettre en prod et monitoring de modèles de machine learning internes sur la plate-forme
- Monitoring et sécurisation des composants installés sur Kubernetes via Prometheus/Grafana/ keycloak
- Support spark/kubernetes/machine learning pour l’équipe projet.
Infra: Cluster-Kubernetes (2T de RAM, 380 CPU )Stack technique: Machine Learning|HELM|K8S|PySpark|ArgoCD|Jenkis|Gitlab|docker|Trino|Kafka|Dagster| Superset - PSAData scientist/data ingenieurAUTOMOBILEseptembre 2016 - janvier 2017 (5 mois)Paris, FranceIdentifier les données exogènes pertinente aux KPI Ventes / Marketingpour des 10 concessions PAS sur IDF via des algorithmes de regessions
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- Doctorat en Modélisation MathématiqueRadboud University Nijmegen, Pays-Bas & Université de Lorraine, France2015