À propos de Amine
Docteur data Scientist, mon objectif est d'accompagner les clients sur leurs projets data, de la définition du besoin jusqu'à la mise en production, dans le but de résoudre des problématiques métiers concrets d'apporter de la valeur ajoutée et d'augmenter le chiffre d'affaires. J’attache de l’importance au transfert de connaissances par le biais de l’encadrement et de la formation des juniors.
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- GreenFlex - Filiale de TotalEnergiesSenior Data IA EngineerENVIRONNEMENTmai 2023 - Aujourd'hui (3 ans et 1 mois)Paris, France
- Responsable de la conception, du développement, du déploiement en production et de la surveillance des modules d'intelligence artificielle à travers des ETL et des pipelines optimisés au sein de l'équipe Énergie, tout en respectant les principes Agile SAFe.
- Concevoir et mise en œuvre des pipelines de traitement robustes des données clients (séries temporelles dans influxdb) sur Databricks, en intégrant des pratiques GitLab CI et les table delta.
- Migration des pipelines et des données delta vers Databricks E2 dans les délais afin d'assurer une conformité des solutions.
- Concevoir et exécuter des tests techniques et fonctionnels rigoureux, garantissant la qualité et la fiabilité des systèmes en production.
- SNCF RESEAUSenior Data Engineer & ScientistTRANSPORTSavril 2021 - mai 2023 (2 ans et 1 mois)Paris, France
- Piloté la validation, l'ingestion et de la préparation de pipelines de données massifs en continu, provenant des trains, pour un contrat de données d'une valeur de 900 000 € (Python, SQL, PySpark, Azure Databricks, Databricks Workflows, Delta Live Table et Microsoft Azure).
- Migré le code de Python (AWS) vers PySpark (Azure Databricks) pour optimiser le calcul parallèle, mise en place des ETL des données et le de l'exécution des pipelines.
- Développé une application de détection de pannes automatisée pour améliorer la maintenance des capteurs de vitesse sur le réseau ferré français, en effectuant des analyses de données massives, en construisant des modèles de machine learning et en mettant en place des tableaux de bord Power BI. Résultat : le taux de détection a augmenté de 100%, passant de 5%-10% à ~95%, et l'efficacité a été significativement améliorée.
- Accompagné 4+ clients de la SNCF Réseau dans la définition des besoins, la traduction des exigences métier en problèmes techniques, l'engagement dans le développement agile et la validation, dans but de fournir des solutions d'IA de bout en bout.
- TAG HeuerData EngineerLUXEmars 2020 - septembre 2020 (7 mois)Paris, FranceAmélioration de la montre TAG Heuer Connected en développant des algorithmes intelligents pour traiter les données IoT, corriger les anomalies avec des techniques sophistiquées et augmenter la précision des métriques sportives de la montre.Traité, nettoyé, préparé et analysé différents types de données (GPS, nombre de pas, etc.) pour identifier des informations pertinentes. Mis en place d’algorithmes de machine learning pour détecter les anomalies dans les données.Déploiement d’un tableau de bord convivial avec Docker et Streamlit, permettant aux parties prenantes non techniques d’accéder et de comprendre les informations générées par les données.Communiqué les résultats et participé à des réunions avec des équipes pluridisciplinaires pour assurer l’alignement et la compréhension dans toute l’organisation.
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Formations
- Doctorat en Traitement du signal et de l'imageUniversité Paris-Saclay2018📰 Publication - 28eme EUSIPCO (European Signal and Image Processing Conference) - 27eme EUSIPCO (European Signal and Image Processing Conference) - 25eme Colloque GRETSI (Groupe d’Études du Traitement du Signal et des Images) - Co-auteur d'un article publié dans le journal Astronomy & Astrophysics
- Master en Traitement du signal et de l'imageUniversité de Bordeaux2015Deux ans de formation - Master 1 : 2013-2014 - Master 2 : 2014-2015
Certifications
- Databricks Lakehouse FundamentalsDatabricks2022
- Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and OptimizationCoursera Course Certificates2019